动态搜索半径的果蝇优化算法

发布时间：2017-09-12 23:27

  本文关键词：动态搜索半径的果蝇优化算法

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【摘要】：针对传统果蝇优化算法FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm)固定搜索半径导致后期局部寻优性能弱、收敛缓慢的问题,提出一种动态搜索半径的果蝇优化算法DSR-FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm With Dynamic Search Radius)。该算法前期以较大搜索半径保证全局寻优性能,而后期搜索半径随迭代次数动态递减以保证局部寻优性能,有效地实现算法全局与局部寻优性能的均衡。其次,针对传统果蝇优化算法不适于优化变量的区间设定问题,通过初始搜索半径设定和平移变换等技术提出一种有效的区间限定方法。数值实验结果表明:改进算法具有较好的寻优精度和预测标准差等指标,验证了算法的有效性和可行性。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学优化与决策研究所;
【关键词】： 果蝇优化算法 搜索半径 平移变换 基准测试函数
【基金】：教育部高等学校博士学科点专项科研基金联合项目(20132121110009) 辽宁省教育厅基金项目(L2015208)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言 果蝇优化算法[1,2]FOA是学者潘文超受果蝇觅食行为启发,于2011年提出的一种新的仿生智能优化算法。其模仿果蝇通过优越的嗅觉和视觉来找寻、发现食物,主要利用嗅觉搜索实现果蝇个体多样性的提高和较大的搜索范围,利用视觉搜索实现果蝇个体的快速收敛。该算法具有调节参，

本文编号：840153