具有Lévy飞行和精英反向学习的果蝇优化算法

• 作者: 张慕雪 张达敏 朱陈柔玲 杨菊蜻
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 果蝇优化算法 莱维飞行 精英反向学习 反向解 寻优效率
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 信息处理与传输
• 页码范围: 1929-1935
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4559字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2017.09.010

摘要

针对果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高、容易陷入局部极值的缺陷,提出了一种具有莱维飞行搜索策略和精英反向学习的果蝇优化算法(LOBL-FOA).首先,采用莱维飞行搜索模式对果蝇寻优过程中位置更新方式进行改进,使得算法具有较强的全局寻优能力,并在一定程度上避免了算法的过早收敛;其次,对精英果蝇个体进行反向学习生成反向解,保留具有较优味道浓度的果蝇个体,从而提高了算法搜索精度;最后,对5个经典测试函数在固定迭代次数和固定寻优精度条件下进行仿真测试,并同参考文献算法进行对比,结果表明本文提出的改进果蝇优化算法相较于传统果蝇优化算法具有较强的寻优精度和收敛效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张达敏	贵州大学大数据与信息工程学院	80	398	8.0	17.0
2	张慕雪	贵州大学大数据与信息工程学院	8	61	5.0	7.0
3	杨菊蜻	贵州大学大数据与信息工程学院	8	60	5.0	7.0
4	朱陈柔玲	贵州大学大数据与信息工程学院	6	50	4.0	6.0