三级领导式自适应狼群优化算法：快速收敛与全局寻优

"三级领导式的快速自适应狼群优化算法是一种旨在提升传统狼群算法收敛速度的新型优化策略。该算法将狼群分为两类，即领导层（包括α、β和δ三只灰狼）和猛狼层（剩余的狼）。在算法运行过程中，通过不同的阶段来引导狼群搜索： 1. 游走搜索阶段：算法随机选择一个猎物位置，狼群根据与猎物的距离进行搜索。这种策略有助于狼群更有效地探索解决方案空间。 2. 召唤阶段：利用三个领导层的灰狼作为头狼，引导猛狼群体向猎物靠近。这种方法避免了传统算法中仅由一只头狼引导可能导致的局部最优陷阱。 3. 围攻猎物阶段：在这个阶段，算法引入了惯性因子、学习因子和迭代影响因子。惯性因子反映了狼群过去的运动趋势，学习因子结合随机数反映了狼群个体的学习与改进，而迭代影响因子则体现了整个狼群经验的动态调整。这些因素的综合运用使得狼群粒子能够更快地收敛并跳出局部最优，寻找全局最优解。 实验部分，研究者选取了8个具有挑战性的测试函数，结果显示，三级领导式快速自适应狼群优化算法能更准确地找到这些函数的最优值，并且相比传统算法，能更快地达到最优解，而且在后期收敛过程保持稳定。因此，该算法特别适合于解决多维多峰函数的极值问题。 关键词：三级领导式；快速自适应狼群算法；优化函数 分类号：TP18 DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.1902-0001 文章作者：陈超，张莉 出处：《计算机工程与应用》，2019年第15期，59-68页 英文标题：FastAdaptiveWolfSwarmOptimizationBasedonThree-LevelLeadership 作者：CHEN Chao, ZHANG Li 出处：Computer Engineering and Applications, 2019, 55(15): 59-68. 这项研究提出了一个创新的狼群优化算法，通过三级领导结构和适应性机制，提高了算法在复杂优化问题中的性能和收敛速度。"