基于柯西变异的果蝇优化算法

发布时间：2018-04-26 17:26

  本文选题：果蝇优化算法 + 柯西变异　； 参考：《微电子学与计算机》2017年11期

【摘要】：针对果蝇优化算法在寻优过程中易陷入局部极值点的不足,提出一种基于柯西变异的果蝇优化算法.当算法陷入局部最优时采用柯西变异策略,更新果蝇群体位置,使算法继续迭代寻找全局极值.通过六个基准函数对算法性能进行测试,实验结果表明基于柯西变异的果蝇优化算法在收敛速度和收敛精度都有较大提高.
[Abstract]:A fruit fly optimization algorithm based on Cauchy mutation is proposed to solve the problem that Drosophila optimization algorithm is easy to fall into local extremum in the process of optimization. When the algorithm falls into local optimum, Cauchy mutation strategy is used to update the population position of Drosophila melanogaster, so that the algorithm can continue to search for global extremum iteratively. The performance of the algorithm is tested by six benchmark functions. The experimental results show that the algorithm based on Cauchy mutation can improve the convergence speed and precision greatly.
【作者单位】： 长春工业大学计算机科学与工程学院;吉林财经大学管理科学与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61202306,61472049)
【分类号】：TP18

【相似文献】

相关期刊论文 前7条

1 任庆生,叶中行,曾进;进化算法的收敛速度[J];上海交通大学学报;1999年06期

2 齐洁;汪定伟;;极值优化算法综述[J];控制与决策;2007年10期

3 孙骞;张进;王宇翔;;蚁群算法优化策略综述[J];信息安全与技术;2014年02期

4 胡娟,王常青,韩伟,全智;蚁群算法及其实现方法研究[J];计算机仿真;2004年07期

5 李金汉;杜德生;;一种改进蚁群算法的仿真研究[J];自动化技术与应用;2008年02期

6 李修琳;鲁建厦;柴国钟;汤洪涛;;混合蜂群算法求解柔性作业车间调度问题[J];计算机集成制造系统;2011年07期

7 秦全德;程适;李丽;史玉回;;人工蜂群算法研究综述[J];智能系统学报;2014年02期

相关博士学位论文 前1条

1 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 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

2 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

3 张德祥;基于改进蚁群算法的机器人三维路径规划研究[D];青岛科技大学;2015年

4 张申利;基于蜂群算法的GIS优化选址及其并行化研究与应用[D];中国石油大学(华东);2014年

5 卢协平;联盟竞赛算法的研究与应用[D];福州大学;2014年

6 代水芹;基于种群分解的进化超多目标算法及其应用[D];广东工业大学;2016年

7 李倩;支持张量机的切平面算法研究[D];华南理工大学;2016年

8 姚洪曼;基于改进人工蜂群算法的模糊聚类研究[D];广西大学;2016年

9 丁亚英;基于局部搜索和二进制的改进人工蜂群算法[D];南京师范大学;2016年

10 杨杰;基于粒子群优化算法的不确定聚类技术研究[D];北方民族大学;2016年

，

本文编号：1806953