基于改進搜索策略的狼群MWPA算法
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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(yīng)圍攻策略,使算法具有調(diào)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(fù)雜函數(shù)的仿真實驗表明,與基于領(lǐng)導(dǎo)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(shù)優(yōu)化問題的求解。
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