GWO（Grey Wolf Optimizer）是一种群体智能算法，灵感来自于灰狼的协同狩猎行为。它模拟了灰狼群中的四种行为，即寻找猎物、聚集、迁徙和攻击，通过模拟这些行为来实现优化问题的求解。

CEC 2017测试集是一系列标准的优化测试函数，用于评估优化算法的性能和效果。GWO通过在CEC 2017测试集上运行来测试其性能，并获得优化问题的最佳解。

在GWO中，灰狼的位置代表了一个潜在解，狼群中最优解的位置被认为是问题的最佳解。灰狼通过迭代搜索来更新其位置，并通过与其他群体成员的协作来改进其搜索能力。

GWO算法的核心思想是通过模拟灰狼群的协同行为来寻找最优解。首先，根据问题的特征和约束条件确定灰狼的数量和初始解的位置。然后，通过计算灰狼之间的距离和相对适应度来确定α（领导狼）、β（副领导狼）和δ（侧领导狼）狼的位置。最后，通过更新灰狼的位置来搜索最佳解。