基于莱维飞行的粒子群优化算法

发布时间：2017-07-02 17:18

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【摘要】：为了有效解决粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷,在粒子群优化算法(PSO)的基础上引入莱维飞行,提出了一种基于莱维飞行的粒子群优化算法(LPSO)。该算法在迭代过程中对粒子位置进化效果进行判断,若粒子多次迭代后仍无法进化到更优位置,则使用莱维飞行更新粒子位置。改进后的算法增加了粒子位置变化的活力,提高了算法的有效性。仿真实验结果表明,该算法在求解全局最优时,效果优于原始粒子群优化算法,在多峰值函数优化问题中其优越性更加突出。
【作者单位】： 安阳工学院计算机科学与信息工程学院;
【关键词】： 粒子群搜索算法 莱维飞行 多峰函数
【基金】：国家自然科学基金河南联合基金资助项目(U1204613) 国家重大科技专项资助项目(2012ZX04011-012) 河南省科技计划重点科技攻关项目(142102310188) 安阳工学院青年科研基金资助项目(Qjj201426)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)是在1995年提出的一种模仿自然界中鸟类和鱼类群体行为的智能优化算法。该算法具有概念简单、实现容易、收敛速度快等优点。在过去的二十来年间,有许多学者和粒子群优化算法的爱好者对其进行了全方位、多角度

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