本文探讨并对比了改进型灰狼优化算法与传统的灰狼优化算法在多种测试函数上的性能差异，旨在揭示改进算法的优势和适用场景。
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种模拟自然界灰狼社会行为的全局优化方法，主要用于解决多模态、非线性和复杂问题。该算法由Mehmet Ali Dervisoglu等人于2014年提出，并因其高效性、简单性和适应性强的特点而受到广泛欢迎。GWO的核心在于模仿灰狼群体中的领导机制，包括阿尔法（α）、贝塔（β）和德尔塔（δ），分别代表最优解、次优解及第三优解。
在原始的灰狼优化算法中，狼群的位置与速度通过数学公式动态更新以寻找最佳解决方案。然而，在实际应用中发现该方法存在一些局限性，如早熟收敛以及容易陷入局部最优点等问题。因此，许多研究者致力于改进GWO，提高其性能和稳定性。
文件中的改进灰狼优化算法（CGWO）可能针对原始的灰狼算法进行了调整。例如，通过修改收敛因子来控制搜索过程中的全局与局部探索能力，并且通过比例权重影响不同个体间的交互学习效果。这两项参数的调节有助于平衡GWO在探索阶段和开发阶段的表现，从而避免过早收敛并增加找到最优解的概率。
CGWO可能采取了以下策略改进原始版本：
1. **调整收敛因子**：传统上，GWO中的收敛因子通常以线性或指数形式减少，在后期搜索范围可能会变得狭窄。这可能导致算法失去探索能力。因此，CGWO可能引入非线性和自适应的收敛机制来维持其全局探索力。
2. **优化比例权重分配**：在原始版本中，学习权重可能过于均匀化了信息交换过程中的效率问题。CGWO或许采用基于距离的比例策略以提高狼群从优秀个体那里获取知识的有效性。
3. **新的更新规则**：为了更好地模拟灰狼捕食行为并增强算法的适应性和鲁棒性，CGWO可能会引入新的位置和速度更新公式。
4. **混沌或遗传操作加入**：为增加解空间多样性与探索能力，CGWO可能结合了混沌序列或者遗传策略如变异和交叉等技术应用其中。
5. **自适应调整参数机制**：这一改进使算法能够根据具体问题特性自动调节自身参数设置，从而提高对各类复杂场景的适用性。
通过这些优化措施，CGWO有望在全局最优解寻找、避免过早收敛以及处理高维度及复杂度方面表现出色。实际应用中，它可以在工程设计最优化、机器学习模型调参和神经网络架构选择等领域提供更有效的计算工具。
5星
