【摘 要】
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针对狼群算法(WPA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优、人工狼交互性不理想等不足,提出一种基于改进搜索策略的狼群(MWPA)算法。对游走行为以及召唤行为引入交互策略,促使人
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针对狼群算法(WPA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优、人工狼交互性不理想等不足,提出一种基于改进搜索策略的狼群(MWPA)算法。对游走行为以及召唤行为引入交互策略,促使人工狼之间进行信息交流,提升狼群对全局信息的掌握,增强狼群的探索能力;对围攻行为提出自适应围攻策略,使算法具有调节作用,随着算法的不断进化,狼群围攻范围不断减小,算法开采能力不断增强,从而提高算法收敛速度。通过优化问题中6个典型复杂函数的仿真实验表明,与基于领导者策略的狼群搜索(LWCA)算法相比,改进搜索策略的狼群算法求解精度更高、收敛速度更快,更加适合函数优化问题的求解。
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