一种新颖的群智能算法:飞蛾扑火优化算法

发布时间：2017-10-11 19:05

  本文关键词：一种新颖的群智能算法:飞蛾扑火优化算法

  更多相关文章： 最优化 横向定位 飞蛾扑火优化 函数优化

【摘要】：飞蛾扑火优化(MFO)算法是一种新颖的群智能优化算法,该算法的主要灵感来源于飞蛾在自然界中被称为横向定位的飞行方式。作为一种新提出的仿生群智能优化算法,分析了飞蛾扑火优化算法的生物学原理,对算法的实现过程建立了数学模型。通过典型的函数优化对算法进行了仿真测试,结果显示飞蛾扑火优化算法是可行性的、有效的。最后,对将来的工作做进一步的展望。
【作者单位】： 广西民族大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 最优化 横向定位 飞蛾扑火优化 函数优化
【基金】：国家自然科学基金资助项目(21466008)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 优化是工程数学问题,优化过程就是对特定问题找到最优解决方案的过程。优化方法大致可以分为确定性优化和随机优化两大类。确定性优化研究虽相对成熟,却具有对工程应用条件较为苛刻等缺点。正因如此,随机优化方法得到了迅速发展。其中,群智能优化算法便属于随机优化方法的范畴

【相似文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 刘汗青;地铁车辆车体横向抖动研究[D];西南交通大学;2015年

2 陈贤;上海友城外事的定位、作用及其演变研究[D];复旦大学;2013年

，

本文编号：1014209