基于改进搜索策略的狼群MWPA算法

　　针对狼群算法（ WPA）存在的收敛速度慢、易陷入局部最优、人工狼交互性不理想等不足，提出一种基于改进搜索策略的狼群（ MWPA）算法。对游走行为以及召唤行为引入交互策略，促使人工狼之间进行信息交流，提升狼群对全局信息的掌握，增强狼群的探索能力；对围攻行为提出自适应围攻策略，使算法具有调节作用，随着算法的不断进化，狼群围攻范围不断减小，算法开采能力不断增强，从而提高算法收敛速度。通过优化问题中6个典型复杂函数的仿真实验表明，与基于领导者策略的狼群搜索（ LWCA）算法相比，改进搜索策略的狼群算法求解精度更高、收敛速度更快，更加适合函数优化问题的求解。