针对狼群算法因其游走行为的局限性而导致该算法寻优速度慢、精度低且易陷局部最优的弊端,将天牛搜索方式种群化且增加自适应步长更新与两须距离关联机制再引入狼群算法,提出基于改进天牛须搜索策略的狼群算法(BWPA)。新算法既有单一搜索而跳出局部最优又有精细搜索的优势。通过运用基准测试函数对BWPA进行50/1000维的仿真测试,并与其他智能算法进行比较,结果表明BWPA在低维和高维下皆具有更快的收敛速度和精度且能跳出局部最优,证实天牛须搜索对狼群算法的改进是有效的。