基于改進搜索策略的狼群MWPA算法
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標簽：搜索(16622)
針對狼群算法（ WPA）存在的收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)、人工狼交互性不理想等不足，提出一種基于改進搜索策略的狼群（ MWPA）算法。對游走行為以及召喚行為引入交互策略，促使人工狼之間進行信息交流，提升狼群對全局信息的掌握，增強狼群的探索能力；對圍攻行為提出自適應圍攻策略，使算法具有調節(jié)作用，隨著算法的不斷進化，狼群圍攻范圍不斷減小，算法開采能力不斷增強，從而提高算法收斂速度。通過優(yōu)化問題中6個典型復雜函數的仿真實驗表明，與基于領導者策略的狼群搜索（ LWCA）算法相比，改進搜索策略的狼群算法求解精度更高、收斂速度更快，更加適合函數優(yōu)化問題的求解。
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