针对标准黏菌算法(Slime Mould Algorithm,SMA)收敛速度较慢、初始种群多样性低以及全局寻优较差等问题,提出一种基于混沌映射和莱维飞行的黏菌优化算法(Chaotic Map and Levy Flight based Slime Mould Optimization Algorithm,CLSMA)...针对标准黏菌算法(Slime Mould Algorithm,SMA)收敛速度较慢、初始种群多样性低以及全局寻优较差等问题,提出一种基于混沌映射和莱维飞行的黏菌优化算法(Chaotic Map and Levy Flight based Slime Mould Optimization Algorithm,CLSMA)。首先,利用circle混沌映射产生的混沌序列初始化黏菌种群,丰富黏菌种群多样性;其次,引入莱维飞行策略,改进黏菌在接近食物阶段的位置更新方式,扩大黏菌的搜索空间,增强算法全局搜索能力;最后,利用局部随机游走策略,提高算法在局部开发的能力,同时利用贪婪原则,选择是否更新黏菌的最优位置。为了验证改进算法的性能,选取12个基准测试函数将CLSMA与五种不同算法进行对比。实验结果表明,所提算法具有较好的收敛性,稳定性以及全局搜索的能力。展开更多
文摘针对标准黏菌算法(Slime Mould Algorithm,SMA)收敛速度较慢、初始种群多样性低以及全局寻优较差等问题,提出一种基于混沌映射和莱维飞行的黏菌优化算法(Chaotic Map and Levy Flight based Slime Mould Optimization Algorithm,CLSMA)。首先,利用circle混沌映射产生的混沌序列初始化黏菌种群,丰富黏菌种群多样性;其次,引入莱维飞行策略,改进黏菌在接近食物阶段的位置更新方式,扩大黏菌的搜索空间,增强算法全局搜索能力;最后,利用局部随机游走策略,提高算法在局部开发的能力,同时利用贪婪原则,选择是否更新黏菌的最优位置。为了验证改进算法的性能,选取12个基准测试函数将CLSMA与五种不同算法进行对比。实验结果表明,所提算法具有较好的收敛性,稳定性以及全局搜索的能力。
