智能狼群算法：改进与收敛性分析

"薛俊杰、王瑛、李浩和肖吉阳在2016年12月的《控制与决策》期刊上发表了一篇名为《一种狼群智能算法及收敛性分析》的文章，文章编号1001-0920(2016)12-2131-09，DOI:10.13195/j.kzyjc.2015.1202。研究主要针对狼群算法在处理复杂函数时存在的问题，如陷入局部极值、计算成本高和学习能力不足等，提出了一种改进的狼群智能算法。 该算法引入了智能猎杀行为，旨在提升算法的自适应学习能力，同时减少计算消耗。通过构建双高斯函数更新策略，增强了算法的全局搜索性能。为了证明算法的收敛性，作者应用了马尔科夫过程进行理论分析。随后，他们对多种典型的测试函数进行了仿真试验，并将提出的算法与多种智能算法进行了对比。 实验结果显示，新提出的狼群智能算法具有更强的全局收敛性，更低的计算成本，以及更高的优化精度。文章的关键词包括狼群智能算法、智能猎杀、双高斯函数和马尔科夫过程。根据中国图书馆分类号，该研究属于TP18领域，具有较高的学术价值和实践意义。" 这篇论文的主要贡献在于改进了原有的狼群算法，通过引入智能猎杀机制和双高斯函数更新，提高了算法在处理复杂优化问题时的性能。狼群算法是受到自然界中狼群狩猎行为启发的一种优化算法，通常用于解决多模态、非线性和复杂优化问题。然而，原始的狼群算法在解决这些问题时，可能会遇到局部最优解的困扰，计算量较大，且学习能力有限。 智能猎杀行为的构建模仿了狼群中的协作狩猎，提升了算法的自适应性，使得算法能更有效地适应环境变化，快速学习并调整策略。双高斯函数更新法则利用高斯分布的特性，增强搜索空间的覆盖，有助于跳出局部最优，寻找全局最优解。马尔科夫过程的应用则为证明算法的收敛性提供了理论依据，确保算法在迭代过程中能够稳定地接近或达到最优解。 通过实验对比，该改进算法在多个测试函数上表现出优于其他智能算法的性能，证明了其在复杂优化问题求解上的优势。这一改进对于优化算法的研究和实际应用具有重要的参考价值，尤其是在工程问题、数据分析和机器学习等领域，可能带来更高效、更精确的优化解决方案。