發(fā)布時(shí)間：2017-07-02 17:18

  本文關(guān)鍵詞：基于萊維飛行的粒子群優(yōu)化算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了有效解決粒子群優(yōu)化算法易陷入局部最優(yōu)的缺陷,在粒子群優(yōu)化算法(PSO)的基礎(chǔ)上引入萊維飛行,提出了一種基于萊維飛行的粒子群優(yōu)化算法(LPSO)。該算法在迭代過(guò)程中對(duì)粒子位置進(jìn)化效果進(jìn)行判斷,若粒子多次迭代后仍無(wú)法進(jìn)化到更優(yōu)位置,則使用萊維飛行更新粒子位置。改進(jìn)后的算法增加了粒子位置變化的活力,提高了算法的有效性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在求解全局最優(yōu)時(shí),效果優(yōu)于原始粒子群優(yōu)化算法,在多峰值函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題中其優(yōu)越性更加突出。
【作者單位】： 安陽(yáng)工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 粒子群搜索算法 萊維飛行 多峰函數(shù)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金河南聯(lián)合基金資助項(xiàng)目(U1204613) 國(guó)家重大科技專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2012ZX04011-012) 河南省科技計(jì)劃重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目(142102310188) 安陽(yáng)工學(xué)院青年科研基金資助項(xiàng)目(Qjj201426)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 0引言粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)是在1995年提出的一種模仿自然界中鳥(niǎo)類和魚類群體行為的智能優(yōu)化算法。該算法具有概念簡(jiǎn)單、實(shí)現(xiàn)容易、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)。在過(guò)去的二十來(lái)年間,有許多學(xué)者和粒子群優(yōu)化算法的愛(ài)好者對(duì)其進(jìn)行了全方位、多角度

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于萊維飛行的粒子群優(yōu)化算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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