一种新的自适应步长果蝇优化算法

发布时间：2017-08-17 23:28

  本文关键词：一种新的自适应步长果蝇优化算法

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【摘要】：针对基本果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优、寻优精度低和后期收敛速度慢的问题,提出了一种自适应步长果蝇优化算法(ASFOA).该算法在运行过程中根据上一代最优味道浓度判断值和当前迭代次数来自适应调整进化移动步长,使算法在初期的步长大而避免种群个体陷入局部最优,到后期果蝇移动的步长变小而获得更高的收敛精度解,并加快收敛速度.通过6个标准测试函数对改进算法进行仿真测试,结果表明ASFOA算法具有更好的全局搜索能力,其收敛精度、收敛速度均比FOA算法及参考文献中其他改进果蝇优化算法有较大的提高.
【作者单位】： 河池学院计算机与信息工程学院;江西财经大学信息管理学院;
【关键词】： 自适应 果蝇优化算法 收敛速度 味道浓度
【基金】：国家自然科学基金(61173146) 广西高校科研项目(KY2015LX332;KY2015LX334) 校级项目(XJ2015QN003) 江西省研究生创新项目(YC2015-B054) 河池学院计算机网络与软件新技术重点实验室项目(院科研2013(3)号)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)是台湾潘文超博士在2011年6月从果蝇觅食行为中得到启发而提出的.FOA是一种寻求全局优化的群智能算法[1-3].该算法可应用于科学计算和工程领域,也可和其他的智能算法融合用于数据挖掘.现已将其成功应用于Z-SCORE模型系数的

【参考文献】

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本文编号：691647