一种局部搜索能力增强的狮群算法

• 作者: 任建存 刘振 郭恒光
• 来源期刊: 河南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 狮群算法 反向搜索 Levy flight Tent混沌
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 35-41
• 页数: 7页
• 分类号: TP15
• 语种: 中文
• DOI: 10.16366/j.cnki.1000-2367.2019.03.006

摘要

狮群算法作为一种新型群智能优化算法,其进化过程多依据狮群猎食、交配等动物本性出发,因此难免会存在收敛速度慢并且不容易发现全局极值等缺点.针对当前基本狮群算法存在的缺点,提出一种局部搜索能力增强的狮群算法(Enhanced Local Search Lion Optimization Algorithm,ELSLOA).为增强种群局部搜索效率,对所有领地狮引入对立搜索方法提高寻优能力,并对优良个体执行Levy flight操作,提高个体局部开采能力,最后利用Tent混沌搜索对领地狮和流浪狮执行混沌操作.对算法进行了函数的仿真对比分析,充分验证了所提出算法的优良性能.