改进的动物迁徙算法求解全局优化问题  

An Improved Animal Migration Algorithm for Global Optimization Problem

作　　者：刘金承 费佳慧 

机构地区：[1]长春金融高等专科学校,长春130028 [2]东北师范大学计算机科学与信息技术学院,长春130117

出　　处：《长春大学学报》2015年第8期42-49,共8页Journal of Changchun University

摘　　要：致力于探索如何进一步提高动物迁徙算法的寻优能力和收敛速度,为此结合动物迁徙算法(AMO)和粒子群算法(PSO)提出了改进的动物迁徙算法(PSAMO)用来求解全局优化问题。改进策略在于应用标准粒子群算法中惯性权重W的特性,通过对惯性权重W的线性调节,来提高算法的全局搜索能力。在Matlab中为改进的动物迁徙算法设计了仿真实验。使用了23个benchmark基准测试函数,并将改进的算法所得到的最优解的平均值与粒子群优化算法、萤火虫算法、布谷鸟算法等已有的传统优化算法进行比较。In order to improve the capability of obtaining the global solution and having better convergence rate,a new hybrid algorithm is proposed as PSAMO by combining AMO and PSO to deal with global optimization problems. The strategies for revision lie in adjusting parameter ＂W＂to have enough global search capability in PSAMO. To verify the performance of PSAMO,we applied it to 23 standard benchmark functions,and set up a simulation experiment in Matlab comparing the result of mean of optimal solution with some other optimization algorithms like PSO,FA,CS,etc.

关 键 词：动物迁徙算法 粒子群优化算法 群集智能 PSAMO 全局优化问题 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]