基于自适应步长的果蝇优化算法

发布时间：2018-05-31 22:29

  本文选题：果蝇优化算法 + 函数优化　； 参考：《中北大学学报(自然科学版)》2016年06期

【摘要】：针对固定搜索步长下标准果蝇优化算法(SFOA)寻优速度慢,收敛精度不高,容易陷于局部极值的不足,通过分析果蝇个体生成机制中搜索步长与算法搜索能力的关系,提出了一种基于自适应步长的改进果蝇优化算法(FOABASS),在该算法中搜索步长随种群当前位置、当前优化代数的变化而变化,由此生成的果蝇群体具备较强的全局勘探能力,同时兼顾全局勘探能力和局部开发能力的平衡.最后给出了FOABASS算法和SFOA算法、其它几种改进FOA算法的性能比较,仿真结果表明了该算法的有效性.
[Abstract]:The standard Drosophila optimization algorithm (SFOAA) with fixed search step size is slow in search speed, low in convergence accuracy and easily trapped in local extremum. By analyzing the relationship between the search step size and the search ability of the algorithm, the relationship between the search step size and the search ability of the algorithm in the mechanism of individual generation of Drosophila is analyzed. An improved Drosophila optimization algorithm based on adaptive step size is proposed. The search step size changes with the population location and the current optimization algebra in the algorithm. The resulting Drosophila population has a strong global exploration ability. At the same time, the balance between the global exploration ability and the local development ability is taken into account. Finally, the FOABASS algorithm and the SFOA algorithm are given. The performance of other improved FOA algorithms is compared. The simulation results show that the algorithm is effective.
【作者单位】： 太原科技大学电子信息工程学院;太原科技大学机械工程学院;太原科技大学复杂系统与计算智能实验室;
【基金】：太原科技大学博士科研启动基金资助项目(20122009) 山西省优秀研究生创新项目(20113121) 国家自然科学基金青年项目(61003053)
【分类号】：TP18

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本文编号：1961568