迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法

发布时间：2017-11-16 11:42

  本文关键词：迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法

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【摘要】：针对传统果蝇优化算法(FOA)收敛精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法(FOAMR)。在该算法中,引入了果蝇群体速度进化因子和聚集度因子,并将迭代步进值表示为以上2个参数的函数同时定义自适应调整因子。在每次迭代时,算法根据当前果蝇群体速度进化因子和聚集度因子动态调整步进值的大小并通过自适应调整因子动态调整搜索距离的大小。对典型函数的测试结果表明,FOAMR比FOA具有更好的全局搜索能力,同时收敛速度、收敛精度明显提高。
【作者单位】： 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.60974039) 山东省自然科学基金(No.ZR2011FM002) 中国石油大学(华东)研究生创新工程的资助项目(No.YCX2014055)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 1引言果蝇优化算法(Fruit fly Optimization Algorithm,FOA)[1-3]是由台湾学者潘文超博士通过对果蝇寻找食物过程的模拟,于2011年6月刊登在国际SCI期刊知识库系统(knowledge-based systems)上的一种全新的全局迭代优化进化算法。该算法现在已经开始在工程和科学领域有所应用,

【共引文献】

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本文编号：1192169