引入萤火虫行为和Levy飞行的粒子群优化算法
2017-01-13 20:14付强葛洪伟苏树智
计算机应用 2016年12期
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
