灰狼优化算法（GreyWolfOptimizer,GWO）_灰狼算法资源-CSDN文库

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灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）

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灰狼优化算法（GWO）是一种基于自然界灰狼群狩猎行为的启发式优化算法，由伊朗学者

Mirjalili 于 2014 年提出。该算法模拟了灰狼群体在捕食过程中表现出的社会行为、领导权动

态转移以及搜索策略等特性，用于解决各种工程和科学领域的复杂优化问题。

**基本原理：**

GWO 假设灰狼群体中的每个个体代表一个潜在解，而最优解对应着头狼的位置。整个优化

过程包括搜索、包围、攻击和追踪四个阶段，这些阶段反映了灰狼狩猎时的行为模式：

1. **搜索**（Searching）：

- 灰狼根据自身的经验、位置信息和目标信息进行空间搜索，寻找更优解。

2. **包围**（Encircling）：

- 领导者（alpha, beta, delta wolves）通过其优越的位置引导其他成员形成包围圈，逐渐

逼近猎物（即问题的最优解）。

3. **攻击**（Attacking）：

- 灰狼根据与猎物的距离和领导者发出的信号调整自己的移动方向和速度，向最优解靠

近。

4. **追踪**（Tracking）：

- 在每一次迭代中，所有灰狼更新它们的位置，以减少与当前最佳三个狼群领导者的距

离，这一步骤不断收敛到全局最优解。

**算法流程：**

- 初始化灰狼群（一组随机解），确定每只灰狼的位置。

- 计算各灰狼的目标函数值，根据目标函数值大小确定 alpha、beta、delta 三只领头狼。

- 每个灰狼按照领导者的决策系数和相对位置信息更新自身位置。

- 重复迭代，直至满足停止条件（如达到预设的最大迭代次数或解的质量满足精度要求）。

**关键步骤：**

- 更新公式通常涉及到以下参数：`a`（衰减因子）、`A`（贪婪因子）、`D`（狼与领导者之间

的距离向量）。

- `a`随着迭代次数增加而减小，模仿狼群逐渐从混沌探索过渡到局部精细搜索的过程。

- 使用公式计算新的灰狼位置，并替换旧位置，持续优化。

GWO 由于其简洁性和有效性，在许多领域得到广泛应用，包括但不限于机器学习、电力系

统、控制工程、多模态优化等领域。

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