基于Lévy飞行的风驱动优化算法

摘要

针对风驱动优化算法易陷入局部极值的缺陷,本文提出一种基于Lévy飞行的风驱动优化改进算法.改进算法使用Lévy分布对迭代搜索到目前为止的最优空气质点进行随机扰动,扰动结果作为被选择变异的空气质点的更新位置,此策略充分利用Lévy飞行频繁的短距离局部搜索与偶尔较长距离游走的特性,加快算法局部搜索速度和引导算法跳出局部极值.在对10个测试函数的性能分析实验结果表明,改进算法的寻优性能较WDO、AWDO、GWDO、PSO、GA、FPA等算法有显著提升,从而验证了所提改进策略的有效性.