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本文提出了一種新的元啟發式算法，稱為灰狼優化器（gwo-optimizer，gwo），它是受灰狼（canis lupus）的啟發，模仿了自然界中灰狼的領導階層和捕獵機制。四種類型的灰狼，如阿爾法、貝塔、三角洲和歐米茄，被用來模擬領導階層。此外，還實現了捕獵、尋找獵物、包圍獵物和攻擊獵物三個主要步驟。將該算法與粒子群優化算法（PSO）、引力搜索算法（GSA）、差分進化算法（DE）、進化規劃算法（EP）和進化策略（ES）進行了比較研究，結果表明，該算法具有較好的全局優化性能。與這些著名的元啟發式算法相比，該算法能夠提供非常有競爭力的結果。本文還考慮了三個經典的工程設計問題（拉伸/壓縮彈簧、焊接梁和壓力容器設計），并給出了該方法在光學工程領域的實際應用。經典工程設計問題和實際應用的結果表明，該算法適用于搜索空間未知的具有挑戰性的問題。
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