贪婪非分级灰狼优化器（G-NHGWO）：2021年论文中引入的灰狼优化器（GWO）的改进版本-matlab开发

灰狼优化（GWO）算法是一种新兴的算法，它基于灰狼的社会等级以及它们的狩猎和合作策略。 该算法于2014年推出，已被许多研究人员和设计人员使用，因此对原始论文的引用次数超过了许多其他算法。 在Niu等人的最新研究中，介绍了该算法用于优化现实世界问题的主要缺点之一。 总之，他们表明，随着问题的最佳解决方案从0偏离，GWO的性能下降。 在Greedy Non-Herarchical Gray Wolf Optimizer（G-NHGWO）中，通过对原始GWO算法进行直接修改，即忽略其社会层次结构，我们能够在很大程度上消除此缺陷，并为将来的使用开辟了新视野。此算法。 通过将其应用于基准和实际工程问题，验证了所提方法的效率。 参考文件： http : //dx.doi.org/10.1049/ell2.12176