狼群算法是一種基於群體智慧型的最佳化算法，它模擬了狼群的捕食行為和獵物分配方式。算法中，狼群被分為幾個不同的角色：頭狼、探狼和猛狼，每種角色都有其特定的任務和職責。以下是該算法的詳細介紹：
頭狼。負責指揮狼群行動，根據適應度值進行動態調整。
探狼。負責在解空間中隨機遊走搜尋獵物（即尋找最優解），如果發現更好的獵物（即找到更優的解），則成為新的頭狼或更新頭狼的位置。
猛狼。在接到頭狼的召喚後，以較大的步長快速向頭狼位置移動，如果在奔襲過程中發現更好的獵物，則會嘗試取代頭狼。
狼群算法的流程大致如下：
初始化狼群的位置和速度。
根據當前狼的位置計算適應度。
找到適應度最高的狼作為「領袖」。
根據「領袖」的位置和當前狼的位置更新速度和位置。
重複上述步驟，直到滿足終止條件。
該算法的特點包括較高的收斂速度和全局搜尋能力。它已被套用於多個領域，如醫學、三維感測器最佳化、人工神經網路和水利水電最佳化等，並取得了良好的實驗效果。