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灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于灰狼在自然界中的狩猎策略和领导层次。该算法由S.Mirjalili等人于2014年提出。灰狼优化算法模拟了灰狼种群的社会等级和狩猎机制。在GWO算法中，搜索空间中的每个解都被视为一只灰狼，而解的适应度值代表其健康状态。算法通过模拟灰狼的狩猎过程来不断迭代更新解，以寻找问题的最优解。旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，涉及在一系列城市中寻找最短路径，使得旅行者访问每个城市一次并回到起点。这个问题不仅是计算机科学和运筹学领域的一个经典挑战，也具有实际应用价值，例如在物流、交通规划和工业生产线等领域。代码完整，点击即可运行，可修改数据，适用于新手学习，也适用于论文算法对比。

主要是一款串口助手，可以进行协议的数据分析，非常好用

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