【摘 要】
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在标准粒子群算法的基础上,引入基于莱维飞行的觅食生境选择策略,提出了改进的基于觅食生境选择的粒子群算法(feeding habitat selection particle swarm optimization,FHSPSO).改进的算法中,粒子搜索策略包括粒子无干扰觅食和受到惊扰飞至新的觅食位置两个阶段.应用6个典型的高维标准测试函数对算法进行测试,结果表明,FHSPSO算法的性能相对标准粒子群算法有很大提升.
【机 构】
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辽宁工业大学 经济管理学院,辽宁 锦州 121001
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在标准粒子群算法的基础上,引入基于莱维飞行的觅食生境选择策略,提出了改进的基于觅食生境选择的粒子群算法(feeding habitat selection particle swarm optimization,FHSPSO).改进的算法中,粒子搜索策略包括粒子无干扰觅食和受到惊扰飞至新的觅食位置两个阶段.应用6个典型的高维标准测试函数对算法进行测试,结果表明,FHSPSO算法的性能相对标准粒子群算法有很大提升.
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