灰狼算法优化在机器学习中的应用

灰狼算法优化（Grey Wolf Optimization, GWO）是一种受灰狼行为启发的优化算法，用于解决复杂的优化问题。该算法模拟了灰狼群体中的社会行为和个体竞争，通过模拟灰狼的寻食行为，寻找最优解。本文将介绍灰狼算法优化在机器学习中的应用，并提供相应的源代码。

灰狼算法的基本原理如下：

1. 初始化种群：随机生成一定数量的灰狼个体，每个个体表示一个潜在的解决方案。

2. 评估适应度：根据问题的特定评价函数，计算每个灰狼个体的适应度值，用于衡量其解决方案的质量。

3. 更新灰狼位置：根据当前最优解和个体之间的相对位置，更新每个灰狼的位置。较优秀的灰狼个体将更有可能成为新的领导者。

4. 更新适应度值：根据新的位置，重新计算每个灰狼的适应度值。

5. 更新最优解：更新全局最优解，记录当前最优解的位置和适应度值。

6. 迭代更新：重复执行步骤3到5，直到达到预定的迭代次数或满足停止准则。

以下是一个简单的灰狼算法优化的示例代码，用于解决一个简单的函数优化问题：

import random