狼群算法的研究

• 作者: 陈建云 陈建锋 魏道熙
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 狼群算法 单目标优化 多峰优化 多目标优化
• 年，卷（期）: 2016,（7X）
• 页码范围: 164-166
• 页数: 3页
• 分类号: TP391

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈建云	东华理工大学信息工程学院	10	9	2.0	3.0
2	魏道熙	东华理工大学信息工程学院	4	8	2.0	2.0
3	陈建锋	东华理工大学信息工程学院	2	5	1.0	2.0