针对现有群体智能优化算法在处理多目标功率潮流和电压优化问题时出现的易陷入局部最优、Pareto前沿分布性能不佳等问题，本文结合灰色狼群算法(GWO)和平衡优化器(EO)算法的搜索机制，开发出改进的灰狼平衡算法(GWEO)。该算法在GWO搜索机制的基础上加入了EO的扰动机制，进一步扩大了算法的搜索范围，有效提升了算法搜索结果的收敛性和分布性。然后以IEEE12、33、118节点配电系统为算例，以系统损耗最小、平均电压偏差最小和分布式光伏弃光率最小为优化目标，将GWEO应用到考虑分布式接入场景的配电网多目标功率潮流和电压优化中。优化结果表明，改进的GWEO可为决策者提供更优质、更多样的功率潮流和电压优化方案，因此更能满足实际配电网功率潮流和电压优化的场景需求。

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灰狼算法(GWO)优化极限学习机ELM回归预测,GWO-ELM回归预测，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

采用灰狼优化算法求解多旅行商问题

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灰狼算法(GWO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，GWO-XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

灰狼优化算法GWO优化SVM支持向量机惩罚参数c和核函数参数g，有例子，易上手，简单粗暴，替换数据即可，分类问题。 仅适应于windows系统

单区域负荷频率控制模型，时间乘误差绝对积分ITAE目标函数，GWO算法

IGWO-SVM：改良的灰狼优化算法改进支持向量机。 采用三种改进思路：两种Logistic和Tent混沌映射和采用DIH策略。 采用基于DIH维度学习的狩猎搜索策略为每只狼构建邻域，增强局部和全局搜索能力，收敛速度比GWO更快，适用于paper。