一种基于并行搜索策略的苍狼算法

• 作者: 汪鹏君 童楠 符强
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 苍狼算法 群体智能 并行搜索策略 仿生机制 函数优化
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1662-1665
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.06.014

摘要

作为一种新型群体智能方法，苍狼算法模拟了苍狼在群体捕食过程中的搜索跟踪、包围、攻击等行为，具有结构简单、寻优能力强的特点。分析了该算法的优化机理，并对算法优化过程进行了数学定义及描述；提出了一种基于并行搜索策略的改进型苍狼算法，将狼群分组，在整个搜索过程中同时进行局部开发和全局探索活动，以更好地满足目标搜寻的要求。通过典型的基准测试函数对算法进行了性能仿真测试，实验结果表明，与其他群体智能优化方法相比，改进型苍狼算法在收敛速度、收敛精度及鲁棒性等方面均具有一定优势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪鹏君	宁波大学信息科学与工程学院	137	551	11.0	14.0
2	符强	宁波大学科学技术学院	35	205	8.0	12.0
6	童楠	宁波大学科学技术学院	15	136	7.0	11.0