一种改进的鸟群优化算法

摘要

针对鸟群算法在求解高维复杂问题时常常陷入局部最优解,尤其在鸟群觅食的过程中总是出现"早熟"的现象,提出一种改进的鸟群算法。将惯性粒子和模糊推理引入觅食过程,使那些正在觅食的鸟跳出局部最优解以增强全局寻优的能力。随着算法迭代次数的增加,逐渐减小飞行状态中的生产者对乞讨者的影响,从而使影响因子不断减小;然后用Gauss混沌映射对算法进行扰动,增加算法的多样性;最后用4种算法的6个测试函数进行数值仿真。数值试验结果证明了本文算法具有较强的收敛速度和收敛精度。