基于模拟退火的混合萤火虫Memetic算法

发布时间：2017-08-16 12:25

  本文关键词：基于模拟退火的混合萤火虫Memetic算法

  更多相关文章： 模拟退火 萤火虫算法 局部搜索 Memetic算法

【摘要】：针对标准萤火虫算法(FA),首先,从数学理论上分析并揭示了其存在的种群过早收敛、容易陷入局部最优等不足,然后提出一种基于模拟退火的混合萤火虫Memetic算法。该算法利用标准萤火虫算法对上一代种群进行全局搜索以保持种群的多样性和算法的全局探索能力;使用模拟退火算子对当前种群中的部分个体进行局部搜索,以一定概率接受适应度较差的个体以避免算法陷入局部最优,该算法同步进行萤火虫吸引过程和模拟退火过程以降低算法复杂度。最后,对该算法在10个标准测试函数上进行对比仿真实验。实验结果表明,该算法在6个测试函数中均能找到最优解,最优值、平均值、方差等指标比对比算法高出一定数量级,在4个复合函数中效果均优于萤火虫算法。
【作者单位】： 武汉科技大学管理学院;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室;武汉科技大学信息科学与工程学院;冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室;
【关键词】： 模拟退火 萤火虫算法 局部搜索 Memetic算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11271356) 教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(16YJCZH056) 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室开放基金资助项目(2016znss18B) 冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室开放基金资助项目(Z201501) 武汉科技大学青年科技骨干培育计划项目(2016xz017)~~
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)是受萤火虫发光相互吸引和移动的启发而设计的一类新型的群智能优化算法[1]。已有的仿真结果表明该算法具有精度较高、收敛速度较快、可调参数少、操作简单、易于实现等特点,因而该算法近年来已引起许多学者的广泛关注,并应用到函数优化，

本文编号：683278