本文選題：粒子群算法 + 萊維飛行　； 參考：《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》2017年08期

【摘要】：針對(duì)基本粒子群算法容易發(fā)生早熟收斂,陷入局部極值,進(jìn)化后期收斂速度慢以及精度低等缺點(diǎn),提出了基于萊維飛行的改進(jìn)粒子群算法。在粒子位置更新公式中,消除速度項(xiàng)對(duì)收斂速度的影響,利用萊維飛行改變粒子位置移動(dòng)方向,防止粒子陷入局部最優(yōu)值,通過(guò)貪婪的更新評(píng)價(jià)策略,選擇最優(yōu)解,從而得到全局最優(yōu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基本粒子群算法、布谷鳥(niǎo)搜索算法以及蜂群算法相比,所提出的基于萊維飛行的改進(jìn)粒子群算法能夠有效地提高解的精度并加快收斂速度,尋優(yōu)效果更優(yōu)。
[Abstract]:An improved particle swarm optimization (PSO) algorithm based on Levy flight is proposed to overcome the disadvantages of premature convergence, local extremum, slow convergence and low precision in the late evolution of the basic particle swarm optimization (PSO) algorithm. In the formula of particle position updating, the influence of velocity term on convergence velocity is eliminated, and the direction of particle position movement is changed by Levy flight to prevent particle from falling into local optimal value, and the optimal solution is chosen by greedy update evaluation strategy. Thus the global optimum is obtained. The experimental results show that compared with the basic particle swarm optimization algorithm, the cuckoo search algorithm and the bee swarm algorithm, the improved particle swarm optimization algorithm based on Levy flight can effectively improve the accuracy of the solution, speed up the convergence speed, and the optimization effect is better.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：江蘇省高校自然科學(xué)基金(12KJB510007)
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2015183