狼群优化算法，一种新的启发式算法，很适合初学者学习使用，内部有文档说明，可以参考文档进行学习使用，同时对于深层学习具有很好的作用

这是一个能够应用于实际应用群智能算法，可以开发新的智能应用，也可以对其进行改进。

处理二维问题的狼群算法代码，狼群算法是启发式算法的一种，具有优越的全局搜索性。

群体智能算法作为智能启发式算法，它与自然界的生物的行为有着密不可分的关系，这也引起了许多学者和专家的浓厚的兴趣，各类智能算法也相继问世智能优化算法可以解决多种最优化问题，提供了遗传算法、蚁群算法、狼群算法等的原始代码，有中文注释。

（狼群算法）Multi-strategy ensemble grey wolf optimizer and itsapplication to feature selec.pdf

狼群优化算法，一种新的启发式算法，很适合初学者学习使用，内部有文档说明，可以参考文档进行学习使用，同时对于深层学习具有很好的作用

今天从谷歌学术上下载的一些关于狼群算法的研究，包括：一种基于改进搜索策略的狼群算法；单位线自动优化率定的狼群算法研究；求解０－１背包问题的二进制狼群算法等四篇文章，分享给大家

狼，被誉为“草原上的精灵”，历经千百年的进化和繁衍， 表现出令人叹为观止的生物集群智能，学者们也从狼群群体生存智慧中获得启示并应用于各种复杂问题的求解［１－３］。狼群算法（ｗｏｌｆ　ｐａｃｋ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＷＰＡ）就是一种模拟狼群分工协作式捕猎行为及其猎物分配方式的群体智能算法，具有较好的计算鲁棒性和全局搜索能力，已成功应用于多个复杂函数寻优问题，尤其对于高维、多峰的复杂函数寻优效果较好［４］。而实际中，依据解空间的不同，优化问题大体可分为连续空间优化问题和离散空间优化问题，复杂函数寻优问题属于前者。