视频字幕
灰狼优化算法是2014年提出的一种新型群体智能优化算法。它模仿了自然界中灰狼的社会等级制度和狩猎行为。在狼群中，有严格的等级划分：Alpha狼是领导者，Beta狼是副手，Delta狼负责侦查，而Omega狼是普通成员。
灰狼的社会等级制度非常严格。Alpha狼位于金字塔顶端，是狼群的绝对领导者，负责做出关于狩猎、睡觉、起床等重要决策。Beta狼是Alpha的副手，协助Alpha管理狼群。Delta狼负责侦查、放哨和保护狼群。Omega狼是最底层的成员，必须服从所有上级的指令。
灰狼的狩猎行为是算法的核心。首先是搜索阶段，狼群分散寻找猎物，这对应算法的全局搜索。然后是包围阶段，狼群逐渐靠近并包围猎物，候选解根据Alpha、Beta、Delta的位置来更新自己的位置。最后是攻击阶段，狼群收缩包围圈发起攻击，算法收敛到最优解。
灰狼算法的数学模型基于位置更新公式。每个候选解的新位置是根据当前三个最优解Alpha、Beta、Delta的位置计算得出的。算法通过控制参数A和C来平衡探索和开发。当A的值较大时，算法进行全局搜索；当A的值较小时，算法进行局部搜索，最终收敛到最优解。
灰狼优化算法因其简单易实现、参数少、收敛速度快等优点，在多个领域得到广泛应用。它可以用于函数优化、特征选择、调度问题、工程设计优化、神经网络训练、图像处理和路径规划等。该算法在解决复杂优化问题时表现出色，是一种非常实用的智能优化算法。