基于多目标灰色狼群算法的无功电压优化

算法改进与应用狼群优化算法 狼群改进算法 TSP问题

受 灰 狼 群 体 捕 食 行 为 的 启 发，Mirjalili等[1]于 2014年提出了一种新型群体智能优化算法：灰狼优化算法。GWO通过模拟灰狼群体捕食行为，基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。 GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少，容易实现等特点，其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能

狼群算法求解无人机航迹规划问题

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初级学习算法可用

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针对空中群的作战任务分配问题，首先对战场环境进行了假设。 然后分别分析了战场的两个多属性主体，群飞机和攻击目标。第二，在综合考虑隐身和反隐身，攻击和反击的基础上，多车通过分析SA承担侦察，攻击和评估任务的成本和收益，建立了目标功能。 然后，在考虑了弹药限度等约束条件的基础上，建立了具有多目标，多任务，。多约束，异构多飞机特性的任务分配模型。为了更好地传达模型信息，提出了一种新的整数编码方法，提出了一种整数编码的狼群算法（ICWPA）来求解任务分配模型。 仿真结果表明，该模型和算法可以有效地解决空中群的作战任务分配问题。

针对传统狼群算法（WPA）存在易陷入局部最优解、计算资源耗费大、鲁棒性低等问题，提出一种基于差分进化的改进狼群算法（DWPA）。首先，通过引入探狼搜索因子、猛狼最大奔袭次数、自适应围攻步长、差分进化策略等对传统狼群算法进行了改进，在降低算法计算耗费的同时提高了算法的全局搜索能力；然后，运用马尔可夫链理论证明了DWPA的收敛性；最后，对13个测试函数进行寻优测试，并与WPA等四种算法进行对比分析。测试结果表明，DWPA具有良好的鲁棒性和全局搜索能力，在求解多峰、高维、不可分函数方面的寻优能力尤为突出。

通过定义反转算子, 对人工狼位置和智能行为重新进行整数编码设计, 并结合概率近邻初始化方法, 提出一种求解旅行商问题的离散狼群算法. 该算法保留了狼群算法基于职责分工的协作式搜索特性, 并较好地平衡了算法的广度开拓和深度开采能力. 采用C-TSP 问题和TSPLIB 数据库中的多组TSP 问题作为实验用算例, 并将所提出算法与其他5 种智能优化算法进行对比, 仿真结果表明, 所提出算法在求解准确率、稳定性和所需迭代次数等方面具有相对优势.