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针对新型生物启发式群智能算法—鸟群算法(BSA)因进化初期种群多样性不足,以及认知和群体行为调节参数的改变而导致在优化小部分多极值函数时种群收敛精度变差、收敛迭代次数偏大甚至出现早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了Levy自适应改进鸟群算法(LSABSA).该算法采用Levy飞行策略的随机游走模式来增加种群多样性和跳出局部最优值,并通过(0,1)随机均匀分布自适应改进惯性权重以及线性调整认知和社会系数来平衡BSA算法的全局和局部搜索能力,进而提高求解精度.最后采用10个典型测试函数对LSABSA算法以及粒子群算法(PSO)、改进粒子群算法(GPSO)和鸟群算法(BSA)进行仿真实验和分析对比,表明了LSABSA算法的收敛速度、精确度和稳定性均优于其他算法.