灰狼优化算法（GreyWolfOptimizer，GWO）是一种受自然界灰狼群体狩猎行为启发的智能优化算法，由Mirjalili等人于2014年提出。该算法通过模拟灰狼群体的社会等级和协作捕猎机制，展现出良好的全局搜索能力和收敛性能，被广泛应用于工程优化、机器学习、图像处理等领域。然而，标准GWO算法仍存在一些不足，如易陷入局部最优、收敛速度较慢、参数设置依赖经验等问题。近年来，针对GWO算法的改进研究成为热点，主要包括以下几个方面：1.**混合改进策略**：将GWO与其他优化算法（如粒子群优化、差分进化等）结合，提升全局搜索能力。2.**参数自适应调整**：优化算法中的关键参数（如收敛因子、权重系数），提高收敛速度和精度。3.**拓扑结构改进**：调整灰狼群体的社会等级结构或信息共享机制，增强算法多样性。4.**多目标优化扩展**：改进GWO以解决多目标优化问题，提升其适用性。5.**应用领域拓展**：结合具体问题（如神经网络训练、路径规划等）改进算法，提高实际应用效果。未来的研究可进一步探索GWO的理论基础，结合深度学习等新技术，推动其在复杂优化问题中的性能提升。
