灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization Algorithm，GWO）是一种基于灰狼群体行为的启发式优化算法，致力于通过模拟狼群中的捕食行为来优化函数的最小值。GWO具有强大的全局搜索能力和高效的求解效果。具体而言，该算法通过模拟灰狼个体间相互合作、寻找潜在最优解的行为特征，在搜索空间中进行广泛探索。相比其他优化算法，GWO具备简单易懂、实现简单高效、自适应性和鲁棒性强、参数调整负担较轻等特点。如果您对优化问题中的函数最小值求解感兴趣，不妨下载并使用我们提供的灰狼算法动态可视化工具，帮助您更好地理解和应用该算法。
