遗传算法结合灰狼算法

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和生物进化过程的搜索优化算法，主要用于解决复杂优化问题。而灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO），则是基于自然界狼群捕食行为的一种仿生优化算法，它模拟了灰狼种群的领导层、追随者和剩余个体的搜索策略。

将两者结合，称为遗传灰狼优化算法（Hybrid Genetic Grey Wolf Optimization, HGWO），是通过将遗传算法的优点如全局搜索能力与灰狼算法的局部精细调整相结合。在遗传阶段，遗传算法用于生成初始解集并保持多样性；在优化阶段，灰狼算法则在解集中进行更深入的寻优，每个“狼”代表一个解，它们通过协作追逐“猎物”，即目标函数最小值。

这种混合方法通常能提高优化效率，特别是在遇到高维度或多模态问题时。狼群的行为模型可以引导搜索避开局部最优，并尝试找到全局最优解。