灰狼优化算法（GreyWolfOptimizer，GWO）作为一种新兴的群体智能优化算法，因其结构简单、参数少、收敛速度快等优点，在多个领域得到了广泛应用。然而，随着问题复杂度的提升，传统GWO算法也暴露出一些不足，如易陷入局部最优、全局搜索能力不足等。近年来，研究者们提出了多种改进策略来增强其性能，主要包括以下几个方面：1.**参数调整与自适应机制**：通过动态调整收敛因子或引入自适应权重，平衡算法的全局探索与局部开发能力。2.**混合优化策略**：结合其他优化算法（如PSO、GA、差分进化等）的优势，提升搜索效率和解的质量。3.**拓扑结构改进**：优化狼群的层级结构或信息共享机制，增强种群的多样性和协作能力。4.**多目标优化扩展**：将GWO扩展到多目标优化问题，如基于Pareto支配关系的改进版本。在应用方面，改进后的GWO算法已成功用于工程优化、机器学习参数调优、图像处理、电力系统调度等领域，展现出良好的适应性和优化效果。未来，结合深度学习、强化学习等新兴技术，GWO算法的改进与应用仍有广阔的研究空间。
