一种群体智能算法——狮群算法

摘要：

基于狮群中狮王、母狮及幼狮的自然分工,模拟狮王守护、母狮捕猎、幼狮跟随3种群智能行为,提出群体智能算法——狮群算法.算法中不同种类的狮子位置更新方式不同.遵循自然界生物"适者生存"的竞争法则,狮王守护领土,优先享用食物,母狮合作捕猎,幼狮分为学习捕猎、饥饿进食和成年被驱逐.狮子位置更新方式的多样化保证算法快速收敛,不易陷入局部最优.最后,将算法应用于6个标准测试函数优化问题,并对比粒子群算法、骨干粒子群算法,测试结果表明,文中算法收敛速度较快,精度较高,能较好地获得全局最优解.

关键词：狮群算法(LSO)、粒子群算法(PSO)、函数优化、群体智能

所属期刊栏目：31

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：广东高校省级重点平台和重大科研项目2016KTSCX189;广州大学华软软件学院科研项目ky201616;Key Platform and Major Program of Higher Educa-tion Institution of Guangdong Province2016KTSCX189;Project of South China Institute of Software Engineering of Guan-gzhou Universityky201616

在线出版日期：2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：431-441