改进狼群算法：基于差分进化的优势与应用

"基于差分进化的改进狼群算法研究" 本文深入探讨了针对传统狼群算法（WPA）存在的局限性，如易于陷入局部最优解、计算资源消耗大以及鲁棒性不足等问题，提出了一种新颖的改进策略——基于差分进化的狼群算法（DWPA）。狼群算法是一种模拟自然界中狼群捕食行为的优化算法，其核心思想是通过狼群中的不同角色（如头狼、追随狼等）协同寻找最优解。然而，传统的WPA在解决复杂优化问题时面临效率和全局探索能力的挑战。 在DWPA中，作者引入了几个关键改进措施。首先，引入了探狼搜索因子，这增强了算法的探索能力，使得算法能够跳出局部最优，有效地搜索更广阔的解决方案空间。其次，设定猛狼的最大奔袭次数，以控制算法的迭代深度，防止过度搜索导致的资源浪费。此外，应用自适应围攻步长，根据搜索过程动态调整搜索策略，以适应问题的复杂性。最后，结合差分进化策略，利用种群个体间的差异性促进种群多样性，进一步提升算法的全局优化性能。 为了证明DWPA的收敛性，作者运用了马尔可夫链理论。马尔可夫链是一种数学模型，常用于描述一个系统随时间演变的行为。在这里，它被用来分析算法在迭代过程中的状态转移特性，从而证明算法最终能够收敛到全局最优解附近。 在实际验证中，研究人员对13个具有代表性的测试函数进行了寻优实验，并将DWPA与传统的WPA以及另外两种算法进行了对比。实验结果显示，DWPA在处理多峰、高维度和非线性优化问题时，展现出优秀的鲁棒性和全局搜索能力，尤其是在解决那些难以分割的函数问题上，其性能尤为突出。 该研究通过创新性地融合差分进化策略，成功提升了狼群算法的性能，降低了计算成本，增强了算法的全局优化能力和对复杂环境的适应性。这一改进方法对于解决现实世界中的复杂优化问题，特别是在电力系统控制、多目标优化、微电网技术等领域，具有重要的理论价值和实践意义。