改进灰狼优化算法（AGWO）和原始GWO进行无线传感器网络(WSN)优化实验。

    无线传感器网络（WSN）是由分布在空间中的无线传感器节点组成的网络，用于采集环境数据并传输至中心节点。这些节点自主感知环境信息并具备自组织、自修复的能力，其低能耗、广泛应用于农业、环境监测、医疗等领域。然而，WSN在能源消耗、安全性和网络覆盖方面仍面临挑战，需要不断的技术改进和优化以提高性能和可靠性。

    灰狼优化器（GWO）作为非常经典实用的群智能算法，为了更好地体现改进效果，将两个算法在CEC2005测试集的23个经典测试函数上进行实验对比。接下来我们将运用它们在无线传感器网络上面，体现算法解决实际问题的能力。突出研究群智能算法的实际意义。将其与它的改进变体（AGWO）进行无线传感器网络(WSN)优化比较。并附带代码，供大家学习参考！

无线传感器网络实验结果如下：

在CEC2005测试集上面的运行结果如下所示：