一种精英反向学习的萤火虫优化算法

发布时间：2019-03-05 12:32

【摘要】：为了提高传统萤火虫算法的收敛速度和求解精度,提出了一种精英反向学习的萤火虫优化算法。通过反向学习策略构造精英群体,在精英群体构成的区间上求普通群体的反向解,增加了群体的多样性,提高了算法的收敛速度;同时,为了避免最优个体陷入局部最优,使整个群体在搜索过程中出现停滞,提出了差分演化变异策略;最后,提出了一种线性递减的自适应步长来平衡算法的开发能力。实验结果表明,算法在收敛速度和收敛精度上有更好的效果。
[Abstract]:In order to improve the convergence speed and accuracy of the traditional firefly algorithm, an elite reverse learning optimization algorithm for firefly is proposed. Through the reverse learning strategy, the elite group is constructed, and the inverse solution of the ordinary group is found in the interval of the elite group, which increases the diversity of the population and improves the convergence rate of the algorithm. At the same time, in order to avoid the optimal individual falling into local optimization and make the whole population stagnate in the search process, a differential evolution mutation strategy is proposed. Finally, a linear decreasing adaptive step size is proposed to balance the development ability of the algorithm. Experimental results show that the algorithm has better convergence speed and accuracy.
【作者单位】： 西北师范大学计算机科学与工程学院;
【基金】：甘肃省科技计划资助项目(1506RJZA130) 甘肃省高等学校科研项目(2014B-018)
【分类号】：TP18

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本文编号：2434909