絕對優化演算法

Ⅰ 優化演算法 | 灰狼優化演算法（文末有福利）

灰狼優化演算法（GWO）是一種群智能優化演算法，借鑒了灰狼群的狩獵策略進行優化問題求解。灰狼群的等級制度是其獨特之處，其中α、β、δ為領頭狼，ω為狼群中的普通成員。α、β、δ擁有主導權，引導狼群行動，ω必須服從，從而形成一種有效策略以捕獵獵物。在GWO中，模擬灰狼群的等級制度和簡化演算法，僅設定α、β、δ作為領頭狼進行引導。

具體而言，GWO中每個個體（灰狼）的位置向量是其解，目標是優化這些解以找到最優解。通過α、β、δ的引導作用，灰狼i會更新其位置。每個個體在α、β、δ的引導下的下一個位置計算公式分別如下：

位置更新公式為： [公式] ，其中k代表維度，| |表示絕對值，a隨著迭代增加從2線性遞減至0，[公式] 和 [公式] 都是從0到1的隨機數。

通過上述公式，灰狼i能根據領頭狼的指引調整其搜索方向和速度，尋找更優解。這一過程在α、β、δ的協同作用下進行，最終目標是最大化或最小化目標函數值。

GWO演算法流程圖展示了整個優化過程，從初始化灰狼群，到迭代更新每個個體的位置，直至達到收斂條件，最終得到最優解。

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