基于双子群和分区采样的果蝇优化新算法

发布时间：2018-04-08 14:11

  本文选题：果蝇优化算法　切入点：搜索果蝇　出处：《浙江大学学报(工学版)》2017年11期

【摘要】：针对传统果蝇优化算法面临的搜索半径依赖性大、收敛稳定性差、难以协调全局搜索能力及局部搜索能力等问题,提出基于双子群和分区采样的果蝇优化新算法.将果蝇种群划分为搜索果蝇子群和跟随果蝇子群并分别使用这2个子群进行全局化搜索与局部精细化搜索;在每次迭代过程中利用基于分区采样的搜索果蝇位置更新策略,提高算法全局搜索的稳定性;定义了群体聚集度的概念并将其用于协调果蝇的全局搜索能力和局部搜索能力.针对6种典型函数及工业控制系统的测试结果表明,该算法收敛精度高、稳定性好、收敛速度快,与传统算法相比,表现出明显优势.
[Abstract]:In view of the traditional fruit fly optimization search algorithm radius face dependent convergence, poor stability, it is difficult to balance the global search ability and local search ability, put forward a new optimization algorithm of Gemini group Drosophila and partition based on sampling. The population is divided into fruit fly Drosophila search group and follow the fruit flies which were used in this group of 2 subgroups global search and local search refinement; use partition sampling location update strategy based on Drosophila search in each iteration, enhance the stability of the global search algorithm; defines the concept of the degree of aggregation and for the coordination of the global search ability of Drosophila and the ability of local search. The test results for 6 kinds of typical function and industrial control the system shows that the algorithm has high convergence precision, good stability, fast convergence speed, compared with the traditional algorithm, showing obvious advantages.

【作者单位】： 中央财经大学信息学院;天津财经大学理工学院;
【基金】：北京市自然科学基金资助项目(4174105) 中央财经大学学科建设基金资助项目(2016XX02)
【分类号】：TP18

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 何清;翟建仁;;Fuzzy群[J];河北机电学院学报;1993年03期

2 黄凯锋;李莉;李永亮;;多种群粒子群与人工蜂群融合的改进算法[J];计算机工程与设计;2014年06期

3 李锋;;粒子群离散算法在无线传感网络中的应用[J];微型机与应用;2014年12期

4 杨书Oz;舒勤;何川;;基于云模型改进的粒子群K均值聚类算法[J];现代计算机(专业版);2014年10期

5 李爱国;多粒子群协同优化算法[J];复旦学报(自然科学版);2004年05期

6 王伟;李枚毅;彭霞丹;;一种双层可变子群的动态粒子群优化算法[J];小型微型计算机系统;2012年01期

7 焦巍;刘光斌;;一种新的双子群PSO算法[J];计算机工程;2009年16期

8 张洪波;;多种群粒子群分层进化优化算法[J];中国科技信息;2010年08期

9 朱俚治;;一种基于粒子群的变形病毒检测算法[J];信息安全与技术;2014年08期

10 焦巍;刘光斌;;动态环境下的双子群PSO算法[J];控制与决策;2009年07期

相关博士学位论文 前2条

1 常彦伟;纵向参数多子群粒子群算法的研究与应用[D];中国矿业大学;2009年

2 王可心;大规模过程系统非线性优化的简约空间理论与算法研究[D];浙江大学;2008年

相关硕士学位论文 前10条

1 徐桓;基于量子粒子群的Agent联盟生成问题研究与应用[D];云南师范大学;2015年

2 赵鹏旭;基于粒子群的群智能理论在系统优化中的应用研究[D];华北电力大学;2015年

3 胡丽芳;基于动态线性步长的双子群果蝇优化算法及其应用[D];安徽大学;2016年

4 关鹤童;基于混沌粒子群鸡群融合优化算法的云任务调度应用与实现[D];吉林大学;2016年

5 许国燕;基于改进量子粒子群的WSN网络覆盖优化研究[D];兰州交通大学;2016年

6 杨悦;粒子群及其改进在微震速度模型校正应用的数值模拟研究[D];中国科学技术大学;2015年

7 张同新;多目标子群发现算法及其应用研究[D];南京理工大学;2014年

8 刘楚群;基于混沌粒子群的射频天线自适应阻抗匹配[D];湖南大学;2014年

9 马英钧;基于人工蜂群算法的约束优化问题研究[D];华中师范大学;2015年

10 孙方亮;基于粒子群与中心引力的一种新混合算法及应用[D];西安电子科技大学;2014年

，

本文编号：1721961