【摘要】：粒子群優(yōu)化(PSO)算法具有易陷入局部最小值和全局搜索能力差的缺陷,對PSO算法的改進(jìn)大多只是在某一方面利用單一搜索策略進(jìn)行改進(jìn),針對這種改進(jìn)策略不能全面優(yōu)化PSO算法性能的問題,提出一種引入螢火蟲行為和Levy飛行的粒子群優(yōu)化(FBLFPSO)算法。根據(jù)改進(jìn)的自調(diào)節(jié)步長的螢火蟲搜索策略改善PSO的局部搜索能力,避免PSO陷入局部最小值;后期利用Levy飛行策略增強(qiáng)種群多樣性,提高PSO全局搜索能力,跳出局部最優(yōu)解。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與現(xiàn)有相關(guān)算法相比,FBLFPSO的全局搜索能力和搜索精度都有較大提高。
[Abstract]:Particle Swarm Optimization (PSO) (PSO) algorithm is easy to fall into the local minimum and poor global search ability. The improvement of PSO algorithm is mostly based on a single search strategy. Aiming at the problem that the improved strategy can not optimize the performance of PSO algorithm, a particle swarm optimization (FBLFPSO) algorithm with firefly behavior and Levy flight is proposed. The local search ability of PSO is improved according to the improved self-adjusting step size firefly search strategy to avoid the PSO falling into the local minimum value, and the Levy flight strategy is used to enhance the population diversity, improve the global search ability of PSO, and jump out of the local optimal solution. The simulation results show that compared with the existing algorithms, the global search ability and the search accuracy of FBLFPSO are greatly improved.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;輕工過程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(江南大學(xué));
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61402203) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(KYLX15_1169)~~
【分類號】：TP18

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7 侯志榮;呂振肅;;基于退火策略的粒子群優(yōu)化算法[A];2003年中國智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（下冊）[C];2003年

8 徐俊杰;忻展紅;;基于增強(qiáng)型參考位置的粒子群優(yōu)化模型[A];’2004系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2004年

9 王亞;于永光;耿玲玲;;一類改進(jìn)的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法對混沌系統(tǒng)未知參數(shù)的估計(jì)[A];中國力學(xué)大會(huì)——2013論文摘要集[C];2013年

10 崔靜;鄧方;方浩;;基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的彈道求解方法[A];2013年中國智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（第三分冊）[C];2013年

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6 唐賢倫;混沌粒子群優(yōu)化算法理論及應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2007年

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8 余炳輝;粒子群優(yōu)化算法試驗(yàn)研究及擴(kuò)展[D];華中科技大學(xué);2007年

9 唐賢倫;混沌粒子群優(yōu)化算法理論及應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2007年

10 徐慧;粒子群優(yōu)化算法改進(jìn)及其在煤層氣產(chǎn)能預(yù)測中的應(yīng)用研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2013年

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4 孟亞州;基于粒子群優(yōu)化OTSU的肺組織分割算法研究[D];寧夏大學(xué);2015年

5 鄭博;基于快速排序的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的研究及應(yīng)用[D];鄭州大學(xué);2015年

6 米永強(qiáng);非線性規(guī)劃問題的混合粒子群優(yōu)化算法研究[D];寧夏大學(xué);2015年

7 李建美;基于自適應(yīng)變異與文化框架的混沌粒子群優(yōu)化算法[D];陜西師范大學(xué);2015年

8 劉星;基于粒子群優(yōu)化算法的特征選擇方法研究[D];南京大學(xué);2015年

9 牛旭;動(dòng)態(tài)粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);2014年

10 葉華;粒子群優(yōu)化算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

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本文編號：2311781