记忆增强的莱维飞行引力搜索算法

• 作者: 刘紫阳 庞志华 陶佩 郑韩飞
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 引力搜索 莱维飞行 记忆增强 群体智能优化
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 仿真方法与算法
• 页码范围: 312-317
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2022.01.066

摘要

针对标准引力搜索算法存在收敛速度过快,容易陷入局部最小值等问题,提出一种改进的基于莱维飞行的引力搜索算法,在引力搜索算法框架下引入莱维飞行产生随机步长,进一步更新种群位置.莱维步长缩放因子动态调整,随迭代次数增加,莱维更新逐步发挥作用,使算法继续保持较好的全局搜索性能.莱维更新只选择适应度无退化粒子参与下次计算,且飞行步长更新以历史最优粒子的位置为指导,增强算法记忆性,促使粒子向更优适应度方向进化.对多个标准测试函数进行仿真,结果表明改进算法较标准引力搜索算法和布谷鸟算法具有更好的全局搜索能力和寻优精度.