鴿群優(yōu)化（PIO）算法已廣泛用于無人機(jī)編隊(duì)和控制參數(shù)優(yōu)化等領(lǐng)域,但標(biāo)準(zhǔn)PIO算法容易陷入局部最優(yōu)。提出了一種基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)策略的改進(jìn)鴿群優(yōu)化（ALPIO）算法。該算法引入了基于容差的搜索方向調(diào)整策略、基于自學(xué)習(xí)的候選者生成策略以及基于競爭學(xué)習(xí)的預(yù)測策略,通過增強(qiáng)種群的多樣性,可提高算法全局最優(yōu)概率,其已在8個(gè)基準(zhǔn)函數(shù)上進(jìn)行測試。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明:所提算法在多峰函數(shù)優(yōu)化問題中的收斂精度和收斂速度有了顯著提升,并且能夠更有效避免陷入局部最優(yōu)解。 

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
1 改進(jìn)的鴿群優(yōu)化算法
    1.1 ALPIO算法描述
    1.2 基于容差的搜索方向調(diào)整策略
    1.3 基于自學(xué)習(xí)的候選者生成策略
    1.4基于競爭學(xué)習(xí)的預(yù)測策略
2 仿真實(shí)驗(yàn)
    2.1 參數(shù)設(shè)置
    2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
3 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3707070