一种基于动态惯性权重的鸟群优化算法

• 作者: 王力 高宏进
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 鸟群算法 函数优化 动态惯性权重 莱维飞行
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1376-1379,1384
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.11.0784

摘要

鸟群算法(BSA)作为一种新型的元启发式群智能算法,存在易陷入局部最优、收敛速度慢和求解精度低等问题.针对原鸟群算法在求解最优化问题中的不足,提出一种基于动态惯性权重的鸟群优化算法(DBSA).该算法通过引入非线性动态惯性权重修正鸟群飞行间隔,平衡种群全局搜索与局部搜索能力;在模拟鸟群生产者觅食的过程中引入莱维飞行,替换原算法中生产者的觅食策略提高算法活力和有效性.实验表明改进后的鸟群算法有效提高了算法的收敛速度和寻优精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王力	贵州大学大数据与信息工程学院	39	309	9.0	15.0
2	高宏进	贵州大学大数据与信息工程学院	2	12	2.0	2.0