改进狼群算法：结合混沌优化与动态围攻策略

"一种改进的狼群算法通过引入探狼更新规则、相位因子、围攻半径的概念以及混沌优化思想，提高了算法的全局搜索能力和跳出局部最优的能力。" 狼群算法是一种模仿狼群狩猎行为的优化算法，常用于解决复杂优化问题。在基本的狼群算法中，狼群中的个体分为三种角色：领导者、侦查者和普通成员。这种算法通过群体智能来寻找解决方案，但可能因过度依赖局部信息而导致陷入局部最优。 本文提出的改进狼群算法主要针对以下几个方面进行了优化： 1. 探狼更新规则：传统的狼群算法中，侦查狼负责探索新的搜索空间。改进后的算法添加了相位因子，使得侦查狼在更新位置时能更灵活地探索未知区域，增加了算法的全局搜索性能，减少了陷入局部最优的概率。 2. 围攻半径：为了提升猛狼（负责攻击目标）的围攻能力，论文提出了围攻半径的概念。围攻半径是衡量狼群对最优解集中度的一个指标，它的动态变化可以反映出算法跳出局部最优的能力。通过调整围攻半径，算法能够更好地平衡全局搜索和局部搜索。 3. 步长优化：传统狼群算法的步长通常是固定的，这可能导致算法在搜索过程中过于保守或激进。改进后的算法优化了步长的种类，设计了新的猛狼位置更新公式，使得狼群在搜索过程中的移动更加智能和适应性。 4. 混沌优化：结合混沌理论，改进的狼群算法引入了混沌序列，以增加搜索的随机性和无规则性，有助于跳出局部最优，提高求解效率。 通过仿真实验，包括对测试函数的优化和路径规划问题的求解，作者对比了改进后的狼群算法与传统狼群算法的效果，证明了改进算法在寻找全局最优解方面的优势。这些改进不仅提升了算法的性能，也为其他基于生物启发式优化算法的改进提供了参考。 这项研究为狼群算法的优化提供了一种新思路，结合了生物学和社会学的特性，以及数学领域的混沌理论，提高了算法在解决实际问题时的适应性和效果。这种改进对于未来在复杂问题优化领域中应用狼群算法具有重要意义。