狼群算法（WolfPackAlgorithm,WPA）是一种基于自然界狼群捕猎行为的群体智能优化算法。该算法模拟了狼群在捕猎过程中表现出的社会协作、分工和智能搜索行为，通过头狼领导、狼群协作和个体竞争等机制实现全局优化。狼群算法的基本原理包括狼群等级划分、包围猎物、召唤与围攻等步骤，这些步骤共同构成了算法的搜索和优化框架。狼群算法在解决复杂优化问题方面表现出色，尤其在函数优化、路径规划、图像处理、机器学习参数调优等领域有广泛应用。与其他群体智能算法（如粒子群算法、蚁群算法）相比，狼群算法具有收敛速度快、全局搜索能力强、鲁棒性好等优势。近年来，研究者通过改进狼群算法的搜索策略和参数设置，进一步提升了其性能，使其成为解决工程优化问题的重要工具之一。
