本文介绍了如何使用Matlab对灰狼优化算法（GWO）和粒子群优化算法（PSO）进行性能测试仿真。通过模拟GWO和PSO的基本原理，实现Matlab代码，并利用Rosenbrock函数进行性能测试，以评估不同参数设置下的算法性能。
使用Matlab进行GWO-PSO优化算法性能测试
在机器学习和人工智能领域中，优化算法是一类重要的工具。其中，GWO和PSO作为比较流行和高效的优化算法，在很多领域有着广泛的应用。本文介绍如何使用Matlab对GWO-PSO优化算法进行性能测试仿真。
首先，我们需要了解GWO和PSO的基本原理和优化过程。Grey Wolf Optimizer（GWO）灰狼优化算法模拟了灰狼群体的捕食行为，寻找最优解。而Particle Swarm Optimization（PSO）粒子群优化算法则是通过模拟粒子在搜索空间中的移动来求解最优解。
接下来，我们需要在Matlab环境中实现这两个算法，并对其性能进行测试。以下是使用Matlab实现GWO和PSO的基本代码框架：
% GWO算法实现
function [alpha, beta, delta] = GWO(
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