本文關鍵詞： 鳥群算法 萊維飛行 高維 多極值　出處：《計算機測量與控制》2016年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對鳥群優(yōu)化算法(BSA)在求解高維多極值優(yōu)化問題時容易陷入局部最優(yōu)解和出現(xiàn)早熟收斂的情況,在原始鳥群算法的基礎上,在模擬鳥群飛行行為的過程中引入萊維飛行,提出了一種基于萊維飛行的改進算法——萊維-鳥群算法(LBSA);這種算法替換了原算法中隨機的飛行位置跳變,而采用萊維飛行更新鳥群飛行后的位置,大幅提高了鳥群的位置變化活力,提高了算法的有效性;仿真結(jié)果表明,在求解高維多極值優(yōu)化問題時,該算法性能優(yōu)于原始鳥群算法。
[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.
【作者單位】： 四川大學電子信息學院;
【基金】：973計劃科研項目(2013CB328903-2)
【分類號】：TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1492767