基于莱维飞行的鸟群优化算法

发布时间：2018-02-05 21:01

  本文关键词： 鸟群算法 莱维飞行 高维 多极值　出处：《计算机测量与控制》2016年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对鸟群优化算法(BSA)在求解高维多极值优化问题时容易陷入局部最优解和出现早熟收敛的情况,在原始鸟群算法的基础上,在模拟鸟群飞行行为的过程中引入莱维飞行,提出了一种基于莱维飞行的改进算法——莱维-鸟群算法(LBSA);这种算法替换了原算法中随机的飞行位置跳变,而采用莱维飞行更新鸟群飞行后的位置,大幅提高了鸟群的位置变化活力,提高了算法的有效性;仿真结果表明,在求解高维多极值优化问题时,该算法性能优于原始鸟群算法。
[Abstract]:The bird swarm optimization algorithm (BSA) is easy to fall into the local optimal solution and premature convergence in solving the high dimensional multi-extremum optimization problem, based on the original bird swarm algorithm. In the process of simulating the flight behavior of a flock of birds, Levy flight is introduced, and an improved algorithm based on Levi flight, which is called LBSAA algorithm, is proposed. This algorithm replaces the random flight position jump in the original algorithm, and uses Levy flight to update the position of the flock after flight, which greatly improves the vitality of the position change of the flock and improves the effectiveness of the algorithm. The simulation results show that the performance of the algorithm is superior to that of the original bird swarm algorithm in solving the high dimensional multiextremum optimization problem.
【作者单位】： 四川大学电子信息学院;
【基金】：973计划科研项目(2013CB328903-2)
【分类号】：TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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9 杨娇;叶春明;;应用新型萤火虫算法求解Job-shop调度问题[J];计算机工程与应用;2013年11期

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本文编号：1492767