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基于萊維飛行的鳥(niǎo)群優(yōu)化算法
DOI:
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作者:
作者單位:

四川大學(xué) 電子信息學(xué)院,四川大學(xué) 電子信息學(xué)院,四川大學(xué) 電子信息學(xué)院,四川大學(xué) 電子信息學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

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中圖分類(lèi)號:

TP301.6

基金項目:

國家重點(diǎn)基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)


Bird Swarm Algorithm based on Levy flight
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    摘要:

    針對鳥(niǎo)群優(yōu)化算法(BSA)在求解高維多極值優(yōu)化問(wèn)題時(shí)容易陷入局部最優(yōu)解和出現早熟收斂的情況,在原始鳥(niǎo)群算法的基礎上,在模擬鳥(niǎo)群飛行行為的過(guò)程中引入萊維飛行,提出了一種基于萊維飛行的改進(jìn)算法——萊維-鳥(niǎo)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(niǎo)群飛行后的位置,大幅提高了鳥(niǎo)群的位置變化活力,提高了算法的有效性。仿真結果表明,在求解高維多極值優(yōu)化問(wèn)題時(shí),該算法性能優(yōu)于原始鳥(niǎo)群算法。

    Abstract:

    Considering the fact that the original Bird Swarm Algorithm(BSA) in optimizing high-dimensional multi-extreme value easily gets locally optimal solution and premature convergence, an improved algorithm, Levy-Bird Swarm Algorithm(LBSA) is proposed, which is based on Levy flight, a simulation of the birds flying. LBSA replaces the random location changes in the original algorithm by using Levy flight to update the flight locations, which substantially increases the vitality of the location changes, and makes the algorithm more effective. The results of simulation show that the LBSA outperforms the original BSA in optimizing high-dimensional multi-extreme value.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

劉曉龍,寧芊,趙成萍,涂榫.基于萊維飛行的鳥(niǎo)群優(yōu)化算法計算機測量與控制[J].,2016,24(12):50.

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歷史
  • 收稿日期:2016-07-06
  • 最后修改日期:2016-08-09
  • 錄用日期:2016-07-25
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-02-06
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