本文介绍了如何在Matlab中利用灰狼优化算法进行目标优化，详细阐述了算法的基本思想、初始化、位置更新和适应度评估步骤，并提供了相应的源代码示例。通过迭代和适应度计算，该算法能逐步找到优化问题的更优解。
基于灰狼优化的目标优化 Matlab 仿真
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization，GWO）是一种受自然界灰狼行为启发的优化算法，它通过模拟灰狼群体的寻食行为来解决优化问题。本文将介绍如何使用 Matlab 实现基于灰狼优化的目标优化，并提供相应的源代码。
灰狼优化算法的基本思想是通过模拟灰狼群体中的个体之间的竞争和合作来寻找最优解。算法的过程可以分为初始化、位置更新和适应度评估三个步骤。
首先，我们需要初始化灰狼群体。假设我们要优化的目标函数为 f(x)，其中 x 是一个向量，表示待优化的变量。我们可以随机生成一定数量的灰狼个体，并初始化它们的位置。
function positions = initialize_positions(num_wolves, num_variables, lb, ub)
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