一种基于Levy飞行的改进蝗虫优化算法

发布时间：2022-01-27 23:45

　　蝗虫优化算法是一种元启发式优化算法,能够用于解决任务调度问题。已有的改进蝗虫优化算法缺乏随机性,跳出局部最优的能力较弱,改进效果不够显著。针对这一问题,本文提出一种基于Levy飞行的改进蝗虫优化算法（LBGOA）。该算法引入基于Levy飞行的局部搜索机制增强算法的随机性,并采用基于线性递减参数的随机跳出策略来提高算法跳出局部最优的能力。CEC测试实验结果表明,所提出的算法拥有较强的搜索能力,在30个测试函数结果中能够获得17个最优解和6个次优解。将所提出的改进算法应用于边缘计算中的任务调度问题。任务调度仿真实验结果表明,所提出的算法能够有效提高搜索效果,相比GOA、OBLGOA、WOA、ALO、DA和PSO算法,LBGOA的搜索效果分别提升7. 4%、7. 5%、4. 8%、27. 7%、29. 9%和20. 7%。 

【文章来源】：计算机与现代化. 2020,(01)

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 蝗虫优化算法
2 基于Levy飞行改进蝗虫优化算法
    2.1 基于Levy飞行的局部搜索机制
    2.2 基于线性递减参数的随机跳出策略
    2.3 基于Levy飞行的改进蝗虫算法流程
3 实验结果及分析
    3.1 CEC测试实验设置
    3.2 实验结果
4 LBGOA应用于任务调度问题
    4.1 任务调度问题描述
    4.2 任务调度问题实验设置
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于并行化蚁群算法的网络测量节点选取算法[J]. 郝航,金跃辉,杨谈.  网络新媒体技术. 2018(01)
[2]一种面向网络边缘任务调度问题的多方向粒子群优化算法[J]. 乔楠楠,尤佳莉.  计算机应用与软件. 2017(04)
[3]AAFSA-RA:一种采用高级人工鱼群算法的多资源分配方法[J]. 桓自强,倪宏,胡琳琳,郭志川.  西安交通大学学报. 2014(10)



本文编号：3613295