灰狼優(yōu)化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，它模擬了灰狼狩獵行為來尋找食物源的過程。在GWO中，適應度函數(shù)是評估解的質(zhì)量的標準，它決定了每個候選解被選中的可能性。

灰狼優(yōu)化算法的適應度函數(shù)設計需要根據(jù)具體問題的性質(zhì)和優(yōu)化目標來定制。常見的適應度函數(shù)包括均方根誤差、平均絕對誤差、最小包絡熵、最小樣本熵、最小信息熵以及最小排列熵等。這些函數(shù)能夠有效地反映問題的優(yōu)劣，并通過全局搜索來逼近最優(yōu)解。

例如，在使用灰狼優(yōu)化算法解決Rosenbrock函數(shù)時，可以使用如下的適應度函數(shù)：

def objective_function(x):
    return 100 * (x[1] - x[0] * 2) * 2 + (1 - x[0]) * 2

該函數(shù)通過計算目標函數(shù)的值來評價解的質(zhì)量。在實際應用中，可以根據(jù)問題的具體要求來選擇合適的適應度函數(shù)。此外，還可以結合其他優(yōu)化算法或機器學習模型來增強GWO的性能，例如使用支持向量回歸機（SVR）作為鄰域粗糙集（NRS）中的依賴度概念的實現(xiàn)方式。

灰狼優(yōu)化算法的適應度函數(shù)設計需要綜合考慮問題的特性和優(yōu)化目標，通過選擇適當?shù)脑u價指標來引導算法向最優(yōu)解方向進化。