一种新的群体智能算法——狼群算法

被引：190

作者：

吴虎胜 ^{[1
,2
]}

张凤鸣 ^{[1
]}

吴庐山 ^{[3
]}

机构：

[1] 空军工程大学装备管理与安全工程学院

[2] 武警工程大学装备工程学院

[3] 上海工程技术大学

来源：

系统工程与电子技术 | 2013年 / 35卷 / 11期

关键词：

进化计算; 群体智能; 狼群算法; 函数优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

基于狼群群体智能,模拟狼群捕食行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(wolf pack algorithm,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。

引用

页码：2430 / 2438

页数：9

共 11 条

[1] 元胞遗传算法的收敛性分析和收敛速度估计
李军华
黎明
[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25 (05) : 874 - 878
[2] 多子种群微粒群免疫算法及其在函数优化中应用
吴建辉
章兢
李仁发
刘朝华
[J]. 计算机研究与发展, 2012, 49 (09) : 1883 - 1898
[3] 基于粒子群-遗传的混合优化算法
於世为
魏一鸣
诸克军
[J]. 系统工程与电子技术, 2011, 33 (07) : 1647 - 1652
[4] 一种基于动物自治体的寻优模式:鱼群算法
李晓磊
邵之江
钱积新
[J]. 系统工程理论与实践, 2002, (11) : 32 - 38
[5] Evolutionary algorithm characterization in real parameter optimization problems
Caamano, Pilar
Bellas, Francisco
Becerra, Jose A.
Duro, Richard J.
[J]. APPLIED SOFT COMPUTING, 2013, 13 (04) : 1902 - 1921
[6] Swarm Intelligence: Based Cooperation Optimization of Multi-Modal Functions[J] . Qin Tang,Yi Shen,Chengyu Hu,Jianyou Zeng,Wenyin Gong.Cognitive Computation . 2013 (1)
[7] An intelligent augmentation of particle swarm optimization with multiple adaptive methods[J] . Mengqi Hu,Teresa Wu,Jeffery D. Weir.Information Sciences . 2012
[8] A comparison of swarm intelligence algorithms for structural engineering optimization
Parpinelli, Rafael S.
Teodoro, Fabio R.
Lopes, Heitor S.
[J]. INTERNATIONAL JOURNAL FOR NUMERICAL METHODS IN ENGINEERING, 2012, 91 (06) : 666 - 684
[9] A comparative study of Artificial Bee Colony algorithm
Karaboga, Dervis
Akay, Bahriye
[J]. APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION, 2009, 214 (01) : 108 - 132
[10] A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony （ABC） algorithm[J] . Dervis Karaboga,Bahriye Basturk.J. Global Optimization . 2007 (3)

← 1 2 →