灰狼优化算法在MATLAB中的实现

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization, GWO）是一种基于灰狼社会行为的启发式优化算法，用于解决各种优化问题。本文将介绍如何在MATLAB中实现灰狼优化算法，并提供相应的源代码。

算法概述：
灰狼优化算法模拟了灰狼群体的社会行为，其中包括狼的种群数量、狼的位置和狼的适应度等因素。算法的基本思想是通过模拟狼群中的四种行为（搜索、追逐、攻击和更新）来搜索最优解。

算法步骤：

1. 初始化参数：包括狼的数量、迭代次数、搜索空间范围等。
2. 初始化种群：随机生成一定数量的灰狼，并为每个灰狼分配一个初始位置。
3. 计算适应度：根据问题的特定目标函数计算每个灰狼的适应度。
4. 更新位置：根据当前位置和适应度，更新每个灰狼的位置。
5. 搜索行为：模拟灰狼的搜索行为，更新灰狼的位置。
6. 追逐行为：模拟灰狼的追逐行为，更新灰狼的位置。
7. 攻击行为：模拟灰狼的攻击行为，更新灰狼的位置。
8. 更新最优解：根据当前位置和适应度，更新全局最优解。
9. 重复步骤4-8，直到达到指定的迭代次数。

下面是在MATLAB中实现灰狼优化算法的代码：

function [bestPosition, bestFitness]