随机游走和特殊拥挤距离更新的多模态多目标狼群算法.pdfVIP

ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2025，61（12）93

⦾理论与研发⦾

随机游走和特殊拥挤距离更新的多模态多目标狼群算法

1，2+1，231，24

赵嘉，钟劲文，肖人彬，王晖，潘正祥

1.南昌工程学院信息工程学院，南昌330099

2.南昌工程学院南昌市智慧城市物联感知与协同计算重点实验室，南昌330099

3.华中科技大学人工智能与自动化学院，武汉430074

4.南京信息工程大学人工智能学院，南京210044

+通信作者E-mail：zhaojia925@163.com

摘要：针对多模态多目标优化中种群多样性较差和有哪些信誉好的足球投注网站能力不足的问题，提出随机游走和特殊拥挤距离更新的多

模态多目标狼群算法（MMOWPA-RSCD）。在游走行为中融入莱维飞行，提出随机游走策略，生成多个随机突变的

游走位置，使种群快速跳出局部最优，增强算法的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力；设计基于特殊拥挤距离的种群更新机制，利用

k-means算法将待更新种群划分为多个子种群以降低整体有哪些信誉好的足球投注网站难度，通过计算各个子种群个体的特殊拥挤距离，保

留决策空间和目标空间综合拥挤度较好的解，维持种群的多样性；引入环境选择策略，通过特殊拥挤距离非支配排

序筛选优良种群，进一步提升算法的多样性。将MMOWPA-RSCD算法和8种经典以及新近多模态多目标优化算法

在13个多模态多目标测试函数进行实验对比及秩均值检验，实验结果表明：MMOWPA-RSCD的总体性能优于对比

算法。将算法用于栅格地图路径规划问题，进一步验证了算法的有效性。

关键词：多模态多目标优化；多目标狼群算法；随机游走；特殊拥挤距离更新；环境选择；栅格地图路径规划

文献标志码：A中图分类号：TP18doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2408-0091

Multi-ModalMulti-ObjectiveWolfPackAlgorithmwithRandomWanderingandSpecial

CrowdingDistance

1，2+1，231，24

ZHAOJia,ZHONGJinwen,XIAORenbin,WANGHui,PANJeng-shyang

1.SchoolofInformationEngineering,NanchangInstituteofTechnology,Nanchang330099,China

2.NanchangKeyLaboratoryofIoTPerceptionandCollaborativeComputingforSmartCity,NanchangInstituteofTech-

nology,Nanchang330099,China

3.SchoolofArtificialIntelligenceandAutomation,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074,China

4.SchoolofArtificialIntelligence,NanjingUniversityofInformationScienceandTechnology,Nanjing210044,China

Abstract：Toaddresstheissuesoflowpopulationdiversityandinadequatesearchcapabilityinmulti-modalmulti-objective

optimization,multi-modalmulti-objectivewolfpackalgorithmwithrandomwanderingandspecialcrowdingdistance

(MMOWPA-RSCD)isproposed.ByintegratingLévy’sflightsint