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A distance determination wolf pack algorithm for solving high-dimensional complex functions and its application
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AI
DOI：10.1007/s11227-025-07306-7.png)
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摘要
En 中文
狼群算法（WPA）是一种受狼群捕猎行为启发的群智能方法，其收敛精度、计算效率及避免局部最优方面存在局限性。本文提出一种距离判定狼群算法（DDWPA）以解决这些挑战。关键创新包括：（1）引入初始游走位置记录机制以防止早熟局部收敛；（2）在召唤阶段整合距离判断因子以加速种群进化；（3）采用头狼相对定位策略和距离更新的再生算子以增强全局搜索能力。通过马尔可夫过程分析对算法的收敛性进行理论验证。在CEC2022和CEC2020基准函数上的广泛评估表明，DDWPA在解精度和收敛速度方面优于现有群智能算法。四个工程案例研究进一步验证了其在处理高维现实优化问题中的有效性。结果一致显示，DDWPA在实现更优全局收敛和计算效率的同时，对局部最优陷阱具有更强的鲁棒性。
Keyword:
Wolf pack algorithm
Wander threshold
Population-based optimization
Distance determination factor
High-dimensional function optimization
期刊
IF:
2.7
论文数:
1.1K
被引数:
1.0W
机构
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