基于佳点集和莱维飞行原理的蜉蝣优化算法OA
针对蜉蝣优化算法(Mayfly Algorithm,MA)在求解多峰函数时容易发生早熟收敛而陷入局部极值的缺陷,提出了一种基于佳点集和莱维飞行原理的蜉蝣优化算法(JLMA).该算法首先采用佳点集初始化替代随机初始化,以增强初始种群的遍历性;然后修改了雄性蜉蝣的位置更新公式,消除了速度项对收敛速度的影响;最后,利用莱维飞行改变雄性蜉蝣位置的移动方向,防止算法陷入局部最优.在12个测试函数上的实验结果表明,JLMA算法能跳出局部最优,提高解的精度,寻优效果更好.
吴霄;江海新;吴芸;吴雪颜;江佳玉;童林
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信息技术与安全科学
蜉蝣优化算法佳点集莱维飞行
《高师理科学刊》 2022 (3)
P.36-41,51,7
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