针对传统算法在多根非线性方程组求解时依赖初始值的选定，求解个数不完全，求解精度不高的问题，提出了一种结合探路者算法的灰狼优化算法(PGWO)。由于灰狼优化算法存在后期收敛速度慢等问题，结合了探路者算法，根据探路者中跟随者的更新机制对灰狼个体的位置进行改变，进而平衡算法的全局搜索和局部搜索能力。通过9组多根非线性方程组的仿真实验结果和其他群智能算法进行比较，实验结果表明PGWO算法提高了多根非线性方程组求解的精度，在求解个数上得到明显提升，进而说明了算法的有效性。
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