文章介绍了如何通过引入进化算子和局部搜索技术改进灰狼优化算法，以提升其在处理复杂问题时的全局搜索能力和收敛速度。在MATLAB中实现的改进算法，利用灰狼个体的位置差异更新策略，以及附加的最优解个体，增强了算法的多样性和局部搜索性能。
进化算法和局部搜索优化改进灰狼算法
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization，GWO）是一种基于灰狼社会行为的启发式优化算法，模拟了灰狼群体的领导和追随行为。它通过模拟灰狼个体之间的追逐和合作来搜索最优解。然而，原始的灰狼优化算法在处理复杂问题时可能会陷入局部最优解。为了提高算法的全局搜索能力和收敛速度，可以引入进化算子和局部搜索技术进行改进。
以下是改进的灰狼优化算法的MATLAB源代码：
function [bestSolution, bestFitness] = improvedGWO(objFunc, dim, lb, ub, maxIter
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