改进的灰狼算法在重油热解优化模型中的应用

改进的灰狼算法在重油热解优化模型中的应用

灰狼算法（Grey Wolf Optimization, GWO）是一种基于自然灵感的优化算法，受到灰狼群体行为的启发。它已经被成功应用于多个领域的优化问题。本文将介绍基于 MATLAB 改进的灰狼算法在重油热解优化模型中的应用。

重油热解是一种常见的工业过程，用于将重油转化为更有价值的产品，如液化石油气、汽油和柴油。优化重油热解过程可以提高产品质量、降低能耗和减少环境影响。然而，由于重油热解过程的非线性和复杂性，传统的优化方法往往难以找到全局最优解。

灰狼算法基于灰狼群体的行为特点，包括捕食行为、社会等级和领地防卫等。算法的核心思想是通过模拟灰狼个体之间的搜索行为，找到最优解。改进的灰狼算法在传统灰狼算法的基础上引入了一些优化策略，提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。

下面是使用 MATLAB 实现的改进的灰狼算法的代码：

% 参数设置
MaxIter = 100;  % 迭代次数
NumWolf