灰狼优化算法(GWO)是一种基于种群的元启发式算法，模拟自然界中灰狼的领导层级和狩猎机制。

1、灰狼被认为是顶级掠食者，处于食物链的顶端。

2、灰狼喜欢群居（群居），每个狼群平均有5-12只狼。

3、灰狼具有非常严格的社会支配等级，如下图：

Alpha狼：

Alpha狼在整个灰狼群中占据优势地位，拥有统领整个灰狼群的权利。

在算法应用中，Alpha狼可以被称为该问题所有可能的解决方案中最合适的解决方案。它是优化算法产生的最佳最优解。

Beta狼：

Beta狼定期向Alpha狼报告，并帮助Alpha狼做出最佳决策。

在算法应用中，Beta狼可以被称为问题的所有可能解决方案中的次优解决方案。如果最佳最优解不适合某些解，则将采用该解。

Delta狼：

Delta狼从属于beta狼，为alpha和beta狼提供持续更新，是omega狼的上级。

在算法应用中，Delta狼可以被称为该问题的所有可能解决方案中的第三最佳解决方案。但是对于所有可能的解决方案，第三个最佳解决方案是基于最适合和第二适合的解决方案来评估的。

Omega狼：

Omega狼负责狩猎，并负责照顾年幼的狼仔。

在算法应用中，Omega狼可以被称为所有可能的解决方案生成的最优化解决方案，并且仅通过第三个最适解决方案评估最优化解决方案，不会与最佳解决方案进行比较。

灰狼遵循一种特殊的狩猎技术，整个灰狼群成群结队地捕猎猎物。选择的猎物被Omega狼从族群中分离出来，选择的猎物被Delta狼和Beta狼追逐和攻击。灰狼算法正是根据这一规律来优化的，通过使用各种内置功能产生了最优解决方案。

灰狼优化算法(GWO)通常会减少数据的操作时间，算法会将整个复杂问题分解为多个子集，并将子集提供给每个代理，类似于灰狼群的整体层次结构，在输出所有解决方案后，对这些解决方案进行排名，以此产生最佳最优解。

因此，灰狼优化算法(GWO)必须通过重复实现任务来产生最佳解决方案。一旦确定了最适合的解决方案，算法就会停止迭代。

但是，最优解并不是绝对的，在极少数情况下，灰狼算法针对问题会选择输出次优解。

优点：与其他优化算法相比，灰狼算法的优化过程更快，因为它们先得出答案，再把不同答案进行比较并相应地进行排序，以此输出最佳解决方案。

缺点：灰狼优化算法属于启发式优化算法，产生的最优解仅接近于原始最优解，并不是问题真正的最优解。