改进灰狼算法求解重油热解模型

灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种基于仿生学的启发式优化算法，灵感来源于灰狼群体中的社会行为和层次结构。它模拟了灰狼个体之间的捕食行为，通过迭代搜索来优化问题的解。本文将介绍如何改进灰狼算法并应用于求解重油热解模型，并提供相应的MATLAB源码。

重油热解是指将重油在高温条件下进行裂解，以产生更高价值的产品，如轻质石油产品和化学原料。重油热解模型旨在建立重油在热解过程中的动力学模型，以预测产物的组成和产率。通过优化模型参数，可以实现最佳的重油热解过程。

以下是改进灰狼算法求解重油热解模型的MATLAB源码：

% 参数设置
MaxIterations = 100; % 最大迭代次数
SearchAgentsNo = 20; % 灰狼个体数量

% 初始化灰狼位置和适应度
dim