一種有效的多峰最佳化鳥群算法

《一種有效的多峰最佳化鳥群算法》是肖海軍、王芬艷等撰寫的一篇論文。

基本介紹

• 中文名：一種有效的多峰最佳化鳥群算法概述
• 發表時間：2018-12-15
• 論文來源：《中南民族大學學報(自然科學版)》
• 分類號：TP18
• 作者：肖海軍、王芬艷

論文摘要

針對鳥群算法(BSA)在處理多峰最佳化問題時容易出現陷入局部極值的問題,提出了一種有效的多峰最佳化鳥群算法(MOBSA),通過對仿生過程即鳥類身份的分類策略進行調整,並將套用於初始位置生成和飛行位置更新的萊維飛行引入到鳥群算法中,從而有效地提高了鳥群算法的仿生智慧型性.以標準鳥群算法和粒子群算法作為對比,在6個最佳化函式的30維上進行了仿真對比實驗.實驗結果表明:多峰最佳化鳥群算法在單峰函式上能有效地提高最佳化精度,在多峰函式上也能跳出部分極值,得到比鳥群算法更好的最佳化結果,是一種有效的改進鳥群算法.

引文格式

[1]肖海軍,王芬艷,盧常景,曹穎.一種有效的多峰最佳化鳥群算法[J].中南民族大學學報(自然科學版),2018,37(04):120-125.