《计算机应用杂志》发表论文赏析
作者:付强, 葛洪伟, 苏树智
单位:1. 江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122;2. 轻工过程先进控制教育部重点实验室(江南大学), 江苏 无锡 214122
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
基金资助:国家自然科学基金资助项目(61402203);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX15_1169)。