为了提高狼群算法的适应能力,使其能在复杂环境下具有较高的寻优精度与速度,提出一种具有动态适应性的狼群算法.首先,提出一种动态分群算法,增强狼群算法的全局适应性;其次,定义一种差异度拟熵,构造自适应步长,提高算法在复杂环境下的精度与收敛速度;使用随机游走环节,增强算法的适应性,缩短计算耗时.在17种测试函数上与其他几种算法进行对比,显示所提出算法具有较好的精度与收敛速度.在三维无人机航线规划问题上验证了该算法的有效性与实用性.
狼群算法 动态适应性 分群 差异度拟熵