算法 ｜ 灰狼优化算法原理，公式，应用，算法改进研究综述，matlab完整代码

灰狼优化算法（GWO）综述：原理、应用与改进研究

摘要

• 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种基于灰狼群体捕食行为的元启发式算法，自2014年提出以来，因其结构简单、参数少且收敛性能优异，被广泛应用于工程优化、人工智能和工业控制等领域。本文系统阐述了GWO的生物学原理、数学模型及核心公式，总结了算法在参数自适应、混合策略、混沌初始化等方面的改进研究，并提供了完整的MATLAB代码实现。通过对比实验验证了改进算法在收敛速度和精度上的优势，最后探讨了GWO的未来发展方向。

关键词：灰狼优化算法；元启发式算法；参数自适应；混合优化；MATLAB实现

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1. 引言

• 灰狼优化算法由Mirjalili等人于2014年提出，模拟灰狼群体的社会等级制度和捕猎行为，通过α、β、δ狼引导群体搜索最优解。其核心优势在于通过参数动态调整平衡全局探索与局部开发能力，但存在早熟收敛、高维问题精度不足等缺陷。近年来，研究者通过参数优化、混合策略等手段显著提升了算法性能，使其在电力系统优化、图像分割和无人机路径规划等领域得到广泛应用。

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