1. ハイイロオオカミアルゴリズムの概要
(以下の説明は学術用語ではありません。読んでいただければ幸いです)
ハイイロオオカミ アルゴリズム (Grey Wolf Algorithm) は、ハイイロオオカミの集団の狩猟行動にヒントを得たアルゴリズムです。このアルゴリズムは 2013 年に提案された、まだ比較的新しいアルゴリズムです。これに関連する論文は今のところ（2020年）たくさんありますが、そのほとんどはアルゴリズムの応用であり、まだまだ研究や改善の余地があるはずです。
ハイイロオオカミのアルゴリズムでは、各ハイイロオオカミの位置が知識空間内の実現可能な解決策を表します。集団の中で最も良い位置を占める3匹の灰色狼は、狼王とその左右の守護者（衛兵）です。狩猟の過程では、3 匹のオオカミがオオカミの群れを率いて動き回り、獲物 (最適な解決策) が見つかるまで獲物を捕まえます。もちろん、狼王が常に狼王になるわけではなく、左右の守護者も同様で、交代ラウンドごとに立場の有利不利を考慮して新たな狼王と左右の守護者が再選出されることになる。オオカミの群れの各ハイイロオオカミは、このステップでどのように移動するかを決定するために、最適な位置にある 3 頭のハイイロオオカミに向かって (または場合によっては背を向けて) 一定の距離を移動します。簡単に言えば、個々のハイイロオオカミはグループ内で最も優れた 3 匹の個体に移動します。
2. アルゴリズム処理
明らかに、このアルゴリズムの主人公はハイイロオオカミです。
ハイイロオオカミは D 次元空間に N 人の個体を持ち、その位置は