狼群算法的研究

摘要：

狼群算法(Wolf Colony Algorithm, WCA)是2011年提出的一种群智能优化算法，现已实现在医学、三维传感器优化、人工神经网络、水利水电优化等众多领域上的应用，并获得优质的实验效果，使其成为目前比较流行、前景广阔的智能计算方法之一。然而，与其他智能段，优化算法类似，在理论研究阶存在一些问题需要解决，如提高算法在优化问题中的各种性能、拓展算法应用领域等。本文为扩充WCA算法的理论体系，针对WCA算法存在的不足。在理论研究上，针对各种典型优化问题进行算法研究，进行优化，改进WCA算法的内在运行机制，以提高WCA算法求解单目标优化、多峰优化以及多目标优化问题上的性能。

关键词：狼群算法、单目标优化、多峰优化、多目标优化

所属期刊栏目：12

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：164-166