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Levy飛行的粒子群優(yōu)化算法

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  粒子群優(yōu)化( PSO)算法具有易陷入局部最小值和全局搜索能力差的缺陷,對PSO算法的改進大多只是在某一方面利用單一搜索策略進行改進,針對這種改進策略不能全面優(yōu)化PSO算法性能的問題,提出一種引入螢火蟲行為和Levy飛行的粒子群優(yōu)化(FBLFPSO)算法。根據(jù)改進的自調(diào)節(jié)步長的螢火蟲搜索策略改善PSO的局部搜索能力,避免PSO陷入局部最小值;后期利用Levy飛行策略增強種群多樣性,提高PSO全局搜索能力,跳出局部最優(yōu)解。仿真實驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有相關(guān)算法相比,F(xiàn)BLFPSO的全局搜索能力和搜索精度都有較大提高。
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