一种群体智能算法_狮群算法

雩风三日

一种群体智能算法_狮群算法
, n5 v: E) x1 i$ `7 Y
* o2 U, x1 T4 c; S) j. a1 u7 c8 Q       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
$ z: \  B. ^9 `6 u0 l9 y# c0 B