算法1：EIWGO算法执行伪代码

输入：设置种群规模N，最大迭代次数Maxiter，维度Dim。

输出：最优位置 $X_{Best}$ 。

初始化灰狼种群

计算群体中各个体适应度值

While (t < Maxiter) do

for i = 1 to N do

for j = 1 to Dim do

根据式(14)计算参数a

由式(9)计算参数A

根据式(15)、式(16)和式(10)分别计算α、β和δ狼的参数C

由式(17)和式(18)更新个体位置

end for

end for

由式(20)计算得出 $R_i\left(t\right)$

for i=1 to N do

根据式(21)计算 $X_i\left(t\right)$ 的邻域 $N_i\left(t\right)$

for d = 1 to Dim do

通过公式(22)得到第d维的 $X_{i-DLH,d}\left(t+1\right)$

end for

end for

选择最好的 $X_{i-GWO}\left(t+1\right)$ 和 $X_{i-DLH}\left(t+1\right)$

更新种群

t = t + 1

end while