GWO（Greedy Wormhole Optimization）是一種基于粒子群優(yōu)化算法的多目標(biāo)優(yōu)化方法。它通過(guò)模擬螞蟻覓食行為，將多個(gè)目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)全局最優(yōu)解。GWO算法的主要優(yōu)點(diǎn)是收斂速度快，適用于大規(guī)模多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。

GWO算法的主要步驟如下：

1. 初始化種群：隨機(jī)生成一組粒子，每個(gè)粒子表示一個(gè)候選解。

2. 計(jì)算適應(yīng)度值：根據(jù)每個(gè)粒子的目標(biāo)函數(shù)值計(jì)算其適應(yīng)度值。

3. 更新粒子位置：根據(jù)粒子的適應(yīng)度值和速度向量，更新粒子的位置。速度向量由以下公式計(jì)算：

   v = invsq(pbest - x) + c1 rand_in (-2, 2) gbest - c2 rand_in (-2, 2) gbest

   x為當(dāng)前粒子位置，pbest為當(dāng)前粒子歷史最優(yōu)位置，gbest為全局最優(yōu)位置，c1和c2為學(xué)習(xí)因子，rand_in為[0,1]區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)。

4. 更新粒子速度：根據(jù)粒子的速度向量和慣性權(quán)重，更新粒子的速度。慣性權(quán)重由以下公式計(jì)算：

   w = wmax cos(2 pi * t / maxiter) + wmin

   t為迭代次數(shù)，maxiter為最大迭代次數(shù)，wmax和wmin分別為初始和最終的慣性權(quán)重。

5. 更新全局最優(yōu)解：根據(jù)全局最優(yōu)解和局部最優(yōu)解，更新全局最優(yōu)解。

6. 重復(fù)步驟2-5，直到滿(mǎn)足停止條件（如達(dá)到最大迭代次數(shù)或滿(mǎn)足精度要求）。