La optimización del lobo gris (GWO) es uno de los algoritmos heurísticos propuestos recientemente que imitan la jerarquía de liderazgo y el mecanismo de caza de los lobos grises en la naturaleza. El objetivo de estos algoritmos es realizar una optimización global. Este artículo presenta un algoritmo GWO modificado basado en codificación de valores complejos; a saber, la optimización del lobo gris con codificación de valores complejos (CGWO). Utilizamos CGWO para probar 16 funciones de referencia no restringidas con siete escalas diferentes e identificación de modelos de respuesta al impulso infinito (IIR). En comparación con el algoritmo GWO de valores reales y otros algoritmos de optimización; el CGWO tiene un rendimiento significativamente mejor en términos de precisión; robustez; y velocidad de convergencia.