引入螢火蟲行為和Levy飛行的粒子群優化算法
2017-01-13 20:14付強葛洪偉蘇樹智
計算機應用 2016年12期
付強+葛洪偉+蘇樹智
摘 要：粒子群優化（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算法的改進大多只是在某一方面利用單一搜索策略進行改進，針對這種改進策略不能全面優化PSO算法性能的問題，提出一種引入螢火蟲行為和Levy飛行的粒子群優化（FBLFPSO）算法。根據改進的自調節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飛行策略增強種群多樣性，提高PSO全局搜索能力，跳出局部最優解。仿真實驗結果表明，與現有相關算法相比，FBLFPSO的全局搜索能力和搜索精度都有較大提高。
關鍵詞：粒子群優化；自調節步長；螢火蟲搜索策略；Levy飛行
中圖分類號： TP18
文獻標志碼：A
文章編號：1001-9081（2016）12-3298-05
