基于佳点集和莱维飞行原理的蜉蝣优化算法

摘要：

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.

关键词：蜉蝣优化算法、佳点集、莱维飞行

所属期刊栏目：42

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：江西省教育厅科技项目;江西省教育厅科技项目;江西省教育厅科技项目;江西省大学生创新创业训练计划项目;江西省大学生创新创业训练计划项目;九江学院大学生创新创业训练计划项目;九江学院大学生创新创业训练计划项目;九江学院大学生创新创业训练计划项目

在线出版日期：2022-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：36-41,51