本文介绍了改进的灰狼优化算法（IGWO）的Matlab实现，该算法通过参数自适应和种群多样性维持策略提高了搜索效率和稳定性。主要内容包括算法的主函数 `igwo`，其工作流程包括参数初始化、种群初始化、适应度计算、迭代更新及最优解的选择。用户需自定义目标函数并与 `igwo` 联合使用，以求解优化问题。
改进的灰狼优化算法 Matlab 实现
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization, GWO）是一种基于自然界灰狼群体行为的优化算法，模拟了灰狼群体的领导者和追随者的行为，用于解决优化问题。本文将介绍改进的灰狼优化算法的 Matlab 实现，并提供相应的源代码。
改进的灰狼优化算法（Improved Grey Wolf Optimization, IGWO）在传统的灰狼优化算法的基础上进行了改进，以提高算法的收敛性和搜索能力。IGWO 算法引入了参数自适应策略和种群多样性维持策略，使得算法更加稳定和高效。
以下是改进的灰狼优化算法的 Matlab 实现：
function [bestSolution, bestFitness] = IGWO(objectiveFunction,
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