文章 "种群优化算法：灰狼优化器（GWO）"

[MetaQuotes]

新文章 种群优化算法：灰狼优化器（GWO）已发布：

我们来研究一种最新的现代优化算法 — 灰狼优化。 测试函数的原始行为令该算法成为以前研究过的算法中最有趣的算法之一。 这是训练神经网络的顶级算法之一，具有许多变量的平滑函数。

图例 3. 欧米茄相对阿尔法、贝塔和德尔塔的的运动图

GWO 算法的伪代码如下：

1) 随机初始化灰狼种群。
2) 计算种群每只个体成员的体质状况。
3) 狼群领导者:
-α = 具有最佳体质值的成员
-β = 第二等强大的成员（就体质值而言）
-δ = 第三等强大的成员（就体质值而言）
根据 α、β、δ 方程更新所有欧米茄狼的位置
4) 计算种群中每个成员的体质。
5) 重复步骤 3。

作者：Andrey Dik