【摘 要】
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针对Levy Flight粒子群优化算法(LFPSO)普适性不强和搜索效率不高等问题,提出了一种改进的LFPSO算法(ILFPSO),即趋优算子与Levy Flight混合的粒子群优化算法。首先,对Levy Fl
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心
【基金项目】
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河南省重点科技攻关项目(132102110209);河南省基础与前沿技术研究计划(142300410295)
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针对Levy Flight粒子群优化算法(LFPSO)普适性不强和搜索效率不高等问题,提出了一种改进的LFPSO算法(ILFPSO),即趋优算子与Levy Flight混合的粒子群优化算法。首先,对Levy Flight进行改进,防止产生无效解,得到改进的Levy Flight;然后,将既有一定全局搜索能力又有较强局部搜索能力的趋优算子与改进的Levy Flight有机融合,以便更好地平衡算法的全局和局部搜索能力;最后,对速度边界动态调整,有利于搜索前期找到全局最优点和搜索后期找到局部最优解。28个benchmark函数优化仿真结果表明,与4种最先进的PSO改进算法LFPSO、ELPSO、SRPSO和RLPSO相比,ILFPSO更具有竞争性的优化性能、更好的普适性和更快的运行速度。
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