灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer,GWO）是近几年提出来的一种模仿自然界中灰狼的新兴群体智能优化方法,它的灵感来自狼群领导层次和狩猎机制,GWO的研究及应用仍处于起步阶段,但GWO优势明显,其具有结构简单、概念清晰,设置参数较少、计算量小等等。但仍存在一些不足,如后期收敛速度慢、种群信息没有充分利用,局部搜索能力弱,易于收敛到局部最优的缺陷,面对复杂问题时收敛精度低等缺点。鉴于此,本文针对标准灰狼优化算法不足做出了分析同时针对相应问题进行改进,提出了两种新型的、效果更好的灰狼优化算法,并将改进的灰狼优化算法应用于标准两级运算放大器设计领域中。本文主要研究工作如下:灰狼算法在优化后期,随着种群不断收敛,算法易陷入局部最优,在求解高维函数时,局部优势点更多,因其复杂度更高,陷入局部最优概率更大,本文针对上述问题提出基于醉汉漫步和反向学习的混合灰狼优化算法（DGWO）。在迭代过程中对每代种群中优势狼与最差狼进行反向学习并进行比较后优势狼部分保留,同时将领导狼进行醉汉漫步。通过10个标准测试函数（100 D、500 D和1000D）以及10D的CEC2013测试函数验证了算法的性能,并进行对比仿真实验,结果表明该混合灰狼算法与对比算法相比在精度及收敛速度上都具备优势。在灰狼算法中,领导狼起绝对领导作用,其它狼完全被支配,导致狼群中种群信息未得到充分利用,若算法长时间陷入局部最优,随着算法不断收敛,狼群将集中在领导狼附近,领导狼彼此距离也将很近,种群将完全丧失多样性。为针对以上问题本文提出了一种改进的灰狼算法,称为随机最佳-最差-平均灰狼算法（RBWM＿GWO）。该算法与经典的灰狼算法的主要区别在于,领导狼引入了随机漫步过程,加强了探索与开发能力,在迭代后期加入三大法则,迭代后期并以一定的概率初始化部分狼群,避免狼群后期完全陷入局部最优。利用CEC 2017基准函数不同维度（10D、30D和50D）对RBWM＿GWO求解优化问题的一般性能进行了评估,并将其结果与五个算法进行比较。结果表明,RBWM＿GWO算法在收敛精度、鲁棒性和收敛速度等方面均优于所比较五个优化算法。针对模拟集成电路参数设计问题,本文以设计标准运算放大器为例,以开环低频增益最大化为目标,建立出数学优化模型。将本文所提出两种改进的灰狼算法以及其它五种群体智能算法应用在该实际工程优化问题中,对比仿真实验结果验证了所提算法的有效性。