一种新的群体智能算法——狼群算法

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1、第35卷第11期系统工程与电子技术V01．35No．112013年11月SystemsEngineeringandElectronicsNovember2013文章编号：1001—506X(2013)11—2430—09网址：www．sys—ele．corn一种新的群体智能算法狼群算法吴虎胜1’2，张凤呜1，吴庐山3(1．空军工程大学装备管理与安全工程学院，陕西西安710051；2．武警工程大学装备工程学院，陕西西安710086；3．上海工程技术大学电子电气工程，上海201620)摘要：基于狼群群体智能，模拟狼群捕食行

2、为及其猎物分配方式，抽象出游走、召唤、围攻3种智能行为以及“胜者为王”的头狼产生规则和“强者生存”的狼群更新机制，提出一种新的群体智能算法——狼群算法(wolfpackalgorithm，WPA)，并基于马尔科夫链理论证明了算法的收敛性。将算法应用于15个典型复杂函数优化问题，并同经典的粒子群算法、鱼群算法和遗传算法进行比较。仿真结果表明，该算法具有较好的全局收敛性和计算鲁棒性，尤其适合高维、多峰的复杂函数求解。关键词：进化计算；群体智能；狼群算法；函数优化中图分类号：TP18文献标志码：ADOI：10．3969／j．

3、issn．1001—506X．2013．11．33Newswarmintelligencealgorithm--wolfpackalgorithmWUHu—shen91“。ZHANGFeng—min91。WULu—shan3(1．MaterielManagementandSafetyEngineeringCollege，AirForceEngineeringUniversity，Xi’an710051，China；2．MaterielEngineeringCollege，ArmedPoliceForceEngineer

4、ingUniversity，Xi’an710086，China；3．CollegeofElectronicandElectricalD硒neering，ShanghaiUniversityofEngineeringScience，Shanghai201620，China)Abstract：Basedonswarmintelligenceofapachofwolves，inspiringbytheirhuntingbehaviorsanddistrib—utivemodeforprey，thispaperabstract

5、sthreeintelligentbehaviors，scouting，summoningandbeleaguering，anddeducesaproductiveruleforleadingwolfthatthewinnercandominateitsallandarenewablemechaism．namedsurvivalofthestronger，forapackofwolves．Fromtheabove，anewheuristicswarmintelligentmethod，wolfpackalgorithm

6、(WPA)isproposed．Moreover，thisalgorithm’SglobalprobabilityconvergenceisprovedbasedonthetheoryofMarkovchain．Thentheproposedalgorithmisappliedto15typicalcomplexfunctionoptimiza—tionproblems，andcomparedwiththreeclassicalintelligentalgorithms，particleswarmoptimizatio

7、nalgorithm，artificialfishswarmalgorithmandgeneticalgorithm．SimulationresultsshowthatWPAhasbetterglobalcon—vergenceandcomputationalrobustness，andisespeciallysuitableforsolvinghigh—dimensionandmultimodalfunctionoptimizationproblems．Keywords：evolutionarycomputation

8、；swarmintelligence；wolfpackalgorithm(WPA)；functionoptimization0引言模拟鱼群扑食中的觅食、聚群等行为提出了鱼群算法(fishswarmalgorithm，FsA)。文献[4]模仿大肠杆菌在人体食经历漫长的生物进化与自然选择，造就了自然界很多道内的觅食行为，提出了细菌觅食