引入萤火虫行为和Levy飞行的粒子群优化算法

计算机应用 / 2018年04月29日 02:37

新闻

3 改进的粒子群优化算法-混沌粒子群优化算法在柴油排产中的应用

付强+葛洪伟+苏树智

摘 要:粒子群优化(PSO)算法具有易陷入局部最小值和全局搜索能力差的缺陷,对PSO算法的改进大多只是在某一方面利用单一搜索策略进行改进,针对这种改进策略不能全面优化PSO算法性能的问题,提出一种引入萤火虫行为和Levy飞行的粒子群优化(FBLFPSO)算法。根据改进的自调节步长的萤火虫搜索策略改善PSO的局部搜索能力,避免PSO陷入局部最小值;后期利用Levy飞行策略增强种群多样性,提高PSO全局搜索能力,跳出局部最优解。仿真实验结果表明,与现有相关算法相比,FBLFPSO的全局搜索能力和搜索精度都有较大提高。

关键词:粒子群优化;自调节步长;萤火虫搜索策略;Levy飞行

中图分类号: TP18

文献标志码:A

文章编号:1001-9081(2016)12-3298-05

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