[GWO_Best_score(cnt), GWO_Best_pos(cnt, :), GWO_Curve] = GWO(X, N, Max_iteration, lb, ub, dim, fobj);

这行代码的作用是调用一个名为 `GWO` 的函数，该函数的输入参数依次为 `X`、`N`、`Max_iteration`、`lb`、`ub`、`dim` 和 `fobj`，输出参数依次为 `GWO_Best_score(cnt)`、`GWO_Best_pos(cnt, :)` 和 `GWO_Curve`。

具体来说，`X` 是一个初始种群矩阵，大小为 `N x dim`，其中 `N` 表示种群大小，`dim` 表示每个个体的维度；`Max_iteration` 是算法的最大迭代次数；`lb` 和 `ub` 分别表示每个维度的搜索范围下限和上限；`fobj` 是一个函数句柄或函数指针，表示待优化的目标函数。

函数的输出参数 `GWO_Best_score(cnt)` 表示在第 `cnt` 次迭代时的最优解（目标函数值）；`GWO_Best_pos(cnt, :)` 表示在第 `cnt` 次迭代时的最优解（个体位置）；`GWO_Curve` 是一个一维向量，表示算法的优化进化曲线。

需要注意的是，这行代码中的 `cnt` 是一个计数器，通常用于记录算法的迭代次数。循环体内每次迭代时，`cnt` 的值都会自动加 1。