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，策略有如下幾點：由于GWO算法本身不涉及個體歷史最優信息，也即是無記憶種群，因此可以學習粒子群算法的策略，將個體歷史最優引入包圍行為中，同時，由于領頭狼包含α、β、δ，這三個頭狼協同引領了群體進化的方向，因此可以將SCA算法應用于這三頭狼來增加其搜索空間，有助于GWO的全局搜索等等，具體策略在作者后面的文章將進行更新，歡迎關注~ 參考文獻 [1]MIRJALILI S,

蟻獅優化算法優化VMD,算術優化算法優化VMD，遺傳優化算法優化VMD，灰狼優化算法優化VMD，海洋捕食者優化算法優化VMD，粒子群優化VMD，麻雀優化算法優化VMD，鯨魚優化算法優化VMD。程序已調通，可直接運行。

為了對VHG進行建模，需要使用高效的Kogelnik理論或嚴格耦合波分析（RCWA）等算法。 圖1（a）所示的SRG，可以通過幾種方法製造，如電子束寫入，光刻，納米壓印，或鑽石車削。與VHG不同，SRG沒有空間變化的折射率。相反，光柵的表面是由周期性的微結構組成的。為了對SRG進行建模，需要採用類似傅里葉模態法（也叫RCWA）的算法。本文將介紹VHG的工具。

「搜索算法」 以是否基于代理模型分為了兩大類。 若不利用代理模型 ，則一般需要基于群體智能的算法實現探索與利用的有效平衡（比如遺傳算法、粒子群算法等）。 若使用代理模型 ，則使用各種機器學習方法進行模型建立，并利用貝葉斯優化思想設計算法，開展基于該代理模型的采樣。

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