針對郊狼優(yōu)化算法（COA）優(yōu)化性能不足的問題,提出一種強(qiáng)化最優(yōu)和最差狼的COA（BWCOA）方法。首先,對于組內(nèi)最差郊狼的成長,在最優(yōu)郊狼引導(dǎo)的基礎(chǔ)上引入全局最優(yōu)郊狼引導(dǎo)操作,以提高最差郊狼的社會適應(yīng)能力（局部搜索能力）;然后,在組內(nèi)最優(yōu)郊狼的成長過程中嵌入一種隨機(jī)擾動操作,即以郊狼之間的隨機(jī)擾動促進(jìn)成長,發(fā)揮組內(nèi)每個郊狼的能動性,提高種群的多樣性進(jìn)而強(qiáng)化全局搜索能力;最后,組內(nèi)其他郊狼的成長方式保持不變。將BWCOA運(yùn)用到復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化和以醫(yī)院科室布局為例的二次指派問題（QAP）中。在CEC-2014復(fù)雜函數(shù)上的實驗結(jié)果表明,與COA以及其他最先進(jìn)的算法相比,BWCOA獲得1.63的平均均值排名和Friedman檢驗中1.68的秩均值,均排名第一。另外,在6組QAP上的實驗結(jié)果表明,BWCOA獲得了5次均值最優(yōu)的結(jié)果。實驗結(jié)果均表明BWCOA具有更強(qiáng)的競爭性。 

【文章來源】：計算機(jī)應(yīng)用. 2019,39(10)北大核心

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圖3兩種算法在10維CEC-2014基準(zhǔn)函數(shù)上的收斂圖Fig．3Convergencecurvesoftwoalgorithmson10-dimensionalCEC-2014benchmarkfunctions

4個，HS-SA獲得了3個，ＲW-GWO獲得了2個;從平均排名上來看，BWCOA最高，為1．63�？傊趦�(yōu)化性能上，BWCOA優(yōu)于對比算法。圖3兩種算法在10維CEC-2014基準(zhǔn)函數(shù)上的收斂圖Fig．3Convergencecurvesoftwoalgorithmson10-dimensionalCEC-2014benchmarkfunctions3．2時間對比因為BWCOA是COA的改進(jìn)版，所以BWCOA只與COA在10維CEC-2014基準(zhǔn)函數(shù)上的運(yùn)行時間進(jìn)行對比。選取的參數(shù)與3．1節(jié)相同。選取了兩種算法在不同的函數(shù)類型的時間平均值，如圖2所示。從圖2可以看出，無論在單峰函數(shù)和多峰函數(shù)，還是混合函數(shù)和組合函數(shù)上，BWCOA的耗時都比COA的耗時少，說明BWCOA采用并行計算是可行的。圖2兩種算法在不同類別函數(shù)上的平均時間對比Fig．2Averagetimecomparisonoftwoalgorithmsondifferentfunctions3．3顯著性分析為了驗證本文BWCOA的顯著性，在30維30個CEC-2014基準(zhǔn)函數(shù)上，對BWCOA和其他對比算法的均值進(jìn)行Friedman檢驗。Friedman檢驗是一種非參數(shù)的統(tǒng)計性分析［16］，是利用秩實現(xiàn)對多個總體分布是否存在顯著差異的檢驗方法。實驗在IBMSPSSStatistics19上進(jìn)行，計算6種算法的Friedman的統(tǒng)計量秩均值，本文的優(yōu)化問題是求解最小值問題，秩均值越小的算法，表明算法越優(yōu)［16］。實驗結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，BWCOA的秩均值(1．68)最小，其次是ＲW-GWO、COA、LSFLA、HS-SA、LX-BBO。表2Friedman統(tǒng)計分析結(jié)果Tab．2Friedmanstatisticalanalysisresults算法秩均值BWCOA1．68COA3．58LSFLA3．87算法秩均值LX-BBO4．65HS

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2973093