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受灰狼群体捕食行为的启发，Mirjalili等[1]于 2014年提出了一种新型群体智能优化算法：灰狼优化算法。GWO通过模拟灰狼群体捕食行为，基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。 GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少，容易实现等特点，其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。

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灰狼优化算法(GWO)由格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。

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针对混合储能微电网调度优化问题，建立并网状态下经济收益、污染处理费用的混合储能微电网多目标优化模型.以基本烟花算法为框架，结合灰熵并行分析理论，提出一种多目标灰熵烟花算法.所提算法通过分配给模型的两个目标不同的熵值权重，有效处理不同目标间的冲突性.以灰熵并行关联度作为烟花算法的适应度选择优秀烟花个体，引导其向更优区域进化搜索.仿真结果表明，所提多目标灰熵烟花算法的性能要优于基于随机权重和基于Pareto支配的烟花算法，且优于经典的NSGA-Ⅱ多目标算法，验证了所建多目标模型及所提多目标算法的有效性.