灰狼算法，鲸鱼算法还有哪些

灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）和鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）都是模仿自然界生物行为而提出的优化算法。它们被广泛应用于解决各种优化问题，如函数优化、参数估计、调度问题等。
灰狼算法是一种群体智能优化算法，它模仿了灰狼的社会等级和狩猎行为。在这个算法中，灰狼被分为四类：α（Alpha，领导者）、β（Beta，副领导者）、δ（Delta，下属）和ω（Omega，普通成员）。算法通过模拟狼群的社会结构来搜索最优解，利用领导者狼的指导和群体的协同工作来逐步逼近问题的最优解。
鲸鱼算法是受座头鲸捕食行为的启发而开发的算法。座头鲸在捕食时会进行一种称为“气泡网”捕食的特殊行为，通过这种方式它们能够围捕猎物。WOA模拟了这种行为，利用数学模型来模拟气泡网捕食过程中的圆周运动和螺旋下降运动，从而在解空间中搜索最优解。
除了这两种算法，还有许多其他的自然启发式优化算法，例如：

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）
蝴蝶优化算法（Butterfly Optimization Algorithm, BOA）
蜜蜂算法（Artificial Bee Colony, ABC）
火蜂算法（Firefly Algorithm, FA）

这些算法都试图通过模拟自然界中的某些特定行为或现象来解决优化问题，并且各自有不同的特点和应用场景。