一种有效的多峰优化鸟群算法

• 作者: 卢常景 曹颖 王芬艳 肖海军
• 来源期刊: 中南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 鸟群算法 多峰优化鸟群算法 莱维飞行
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 120-125
• 页数: 6页
• 分类号: O235
• 字数: 5229字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4321.2018.04.024

摘要

针对鸟群算法(BSA)在处理多峰优化问题时容易出现陷入局部极值的问题,提出了一种有效的多峰优化鸟群算法(MOBSA),通过对仿生过程即鸟类身份的分类策略进行调整,并将应用于初始位置生成和飞行位置更新的莱维飞行引入到鸟群算法中,从而有效地提高了鸟群算法的仿生智能性.以标准鸟群算法和粒子群算法作为对比,在6个优化函数的30维上进行了仿真对比实验.实验结果表明:多峰优化鸟群算法在单峰函数上能有效地提高优化精度,在多峰函数上也能跳出部分极值,得到比鸟群算法更好的优化结果,是一种有效的改进鸟群算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖海军	中国地质大学数学与物理学院	11	31	3.0	5.0
2	曹颖	中国地质大学数学与物理学院	7	6	1.0	2.0
3	王芬艳	中国地质大学数学与物理学院	2	0	0.0	0.0
4	卢常景	中国地质大学数学与物理学院	4	12	1.0	3.0