一种基于动态惯性权重的鸟群优化算法
Bird swarm algorithm based on dynamic inertia weight
贵州大学 大数据与信息工程学院, 贵阳 550025
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。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.11.0784
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1376-1379,1384
文章编号: 1001-3695(2019)05-020-1376-04
发布历史
[2019-05-05] 印刷出版
引用本文
高宏进, 王力. 一种基于动态惯性权重的鸟群优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (5): 1376-1379,1384. (Gao Hongjin, Wang Li. Bird swarm algorithm based on dynamic inertia weight [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (5): 1376-1379,1384. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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