狼群算法的国外研究论文

狼群算法的优缺点 狼群算法是一种随机概率搜索算法,使其能够以较大的概率快速找到最优解;狼群算法还具有并行性,可以在同一时间从多个点出发进行搜索,点与点之间互不影响,从而提高算法的效率。

狼作为凶猛的食肉动物之一，捕食能力也是非常的高超

寻找猎物时，狼群不会全体出动而是派出少数精锐的探狼在猎物的可能活动范围内游猎，根据空气中猎物留下的气味进行自主决策，气味越浓表明狼离猎物越近，探狼始终就朝着气味最浓的方向搜寻。

一旦探狼发现猎物踪迹，就会立即向头狼报告，头狼视情通过嚎叫召唤周围的猛狼来对猎物进行围攻。周围的猛狼闻声则会自发地朝着该探狼的方向奔袭，向猎物进一步逼近。

捕获猎物后，狼群并不是平均分配猎物，而是按“论功行赏、由强到弱”的方式分配，即先将猎物分配给最先发现、捕到猎物的强壮的狼，而后再分配给弱小的狼。

尽管这种近乎残酷的食物分配方式会使得少数弱狼由于食物缺乏而饿死，但此规则可保证有能力捕到猎物的狼获得充足的食物进而保持其强健的体质，在下次捕猎时仍可顺利地捕到猎物，从而维持着狼群主体的延续和发展。

扩展资料

狼群主要捕食中大型哺乳动物，研究表示，狼是控制当地生态平衡的关键角色，天敌主要为人类。狼的生存环境不容乐观。由于人们对狼根深蒂固的偏见，狼的日子一直很不好过，东躲西藏，仍然免不了遭到追捕和猎杀。

在我国，1940年前任何一个省都有野狼出没，到了21世纪除了东北、西北和华北少数几个省、自治区外，其他地区已看不到狼的踪影。狼是群居性极高的物种。

同时，狼群也拥有着极为严格的等级制度。一群狼的数量正常在7匹左右，即所谓七匹狼，也有部分狼群达到过30匹以上，通常以家庭为单位的家庭狼由一对优势对偶领导，而以兄弟姐妹为一群的则以最强一头狼为领导。狼群有领域性，且通常也都是其活动范围，群内个体数量若增加，领域范围会缩小。

狼群之间的领域范围不重叠，会以嚎声向其他群宣告范围。幼狼成长后，会留在群内照顾弟妹，也可能继承群内优势地位，有的则会迁移出去（大多为雄狼）。狼群由家族成员为主，成员数在2-37只之间，由於拥有着极为严格的等级制度和领域范围，因此狼群不可能与别的狼群合作。

野生的狼一般可以活12—16年，人工饲养的狼有的可以活到二十年左右。奔跑速度极快，可达五十五公里左右。狼的耐力也很好，它们有能力以60公里/小时的速度奔跑20公里。智商高度发达，可以通过气味、叫声、肢体动作进行沟通。

狼以肉食为主，是生物链中极关键的一节。不过虽然狼以肉食为主，但是有些时候狼会吃一些小浆果来解馋。

参考资料来源：百度百科-狼

参考资料来源：百度百科-狼群算法

@[toc] 摘要：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。 灰狼属于犬科动物，被认为是顶级的掠食者，它们处于生物圈食物链的顶端。灰狼大多喜欢群居，每个群体中平均有5-12只狼。特别令人感兴趣的是，它们具有非常严格的社会等级层次制度，如图1所示。金字塔第一层为种群中的领导者，称为 α 。在狼群中 α 是具有管理能力的个体，主要负责关于狩猎、睡觉的时间和地方、食物分配等群体中各项决策的事务。金字塔第二层是 α 的智囊团队，称为 β 。 β 主要负责协助α 进行决策。当整个狼群的 α 出现空缺时，β 将接替 α 的位置。 β 在狼群中的支配权仅次于 α，它将 α 的命令下达给其他成员，并将其他成员的执行情况反馈给 α 起着桥梁的作用。金字塔第三层是 δ ，δ 听从 α 和 β 的决策命令，主要负责侦查、放哨、看护等事务。适应度不好的 α 和 β 也会降为 δ 。金字塔最底层是 ω ，主要负责种群内部关系的平衡。

狼在捕食的时候不会全体出动。