粒子群结合灰狼(pso-gwo)算法的伪代码

粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的搜索算法，而灰色狼寻优（Grey Wolf Optimizer，GWO）则是基于自然狼社会行为的一种优化方法。PSO-GWO混合算法通常是在保留PSO的优点（易于理解和并行化）的同时，利用GWO更强大的全局搜寻能力。

以下是简化的PSO-GWO混合算法的伪代码：

// 初始化参数
num_particles = ... // 粒子数量
num_iterations = ... // 迭代次数
c1, c2 = ... // 学习因子
a = ... // 捕食策略更新系数

// 初始化粒子位置和速度
particles = [particle位置(num_dimensions) for _ in range(num_particles)]
velocities = [particle速度(num_dimensions) for _ in range(num_particles)]

// 初始化狼群
wolves = [wolf位置(num_dimensions) for _ in range(num_wolves)]
alpha, beta, delta = find_wolf_leaders()

for iteration in range(num_iterations):
    # 更新粒子速度
    for particle in particles:
        r1, r2 = random(), random()  # 随机数
        velocities[particle_index] = c1 * r1 * (positions[best_particle_index] - positions[particle_index]) + \
                                      c2 * r2 * (positions[wolf_alpha_index] - positions[particle_index])

    # 更新粒子位置
    for particle in particles:
        positions[particle_index] += velocities[particle_index]

    # PSO部分：寻找全局最佳解
    update_global_best(positions)

    # 更新狼群位置
    for wolf in wolves:
        a_value = 2 - iteration / num_iterations
        A = 2 * a_value * rand(0, 1)
        C = 2 * rand(0, 1)
        D = abs(C * rand(0, 1))
        X = positions[rand(wolves)] - positions[wolf_alpha]
        XnY = X + Y
        new_position = wolf + A * XnY + D * rand(-1, 1)
        if is_feasible(new_position):
            wolves[wolf_index] = new_position

    # 更新狼群领导
    alpha, beta, delta = update_wolf_leaders(wolves)