針對基本螢火蟲群算法在全局優(yōu)化問題求解過程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最優(yōu)、收斂速度較慢等問題,提出一種基于混沌和自適應(yīng)搜索策略的螢火蟲優(yōu)化算法（CSAGSO）。利用混沌搜索技術(shù)對螢火蟲種群進行初始化以得到分布更為均勻、合理的較優(yōu)初始解;運用混沌擾動優(yōu)化策略對每一代適應(yīng)度較差的部分螢火蟲個體進行混沌擾動以增強種群多樣性和提高全局搜索能力。采用動態(tài)步長的自適應(yīng)搜索策略,并對尋優(yōu)過程中靜止不動的螢火蟲個體位置進行更新,加快了算法前期收斂速度,減少了后期震蕩現(xiàn)象發(fā)生。仿真實驗結(jié)果表明,優(yōu)化后的螢火蟲算法參數(shù)較少并具有較好穩(wěn)定性,同時在求解精度和收斂速度上都明顯優(yōu)于基本螢火蟲群算法。 

【文章來源】：計算機工程與應(yīng)用. 2019,55(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 概述
2 基本螢火蟲算法
3 GSO算法的優(yōu)化
    3.1 混沌序列初始化種群
    3.2 自適應(yīng)搜索策略
        3.2.1 鄰域集為空條件下的自主隨機搜索
        3.2.2 動態(tài)變化移動步長
    3.3 混沌擾動優(yōu)化策略
    3.4 CSAGSO算法流程
    3.5 CSAGSO算法偽代碼
4 實驗結(jié)果與分析
    4.1 實驗環(huán)境及參數(shù)設(shè)置
    4.2 測試結(jié)果與分析
5 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種改進的變步長螢火蟲優(yōu)化算法[J]. 郁書好,楊善林,蘇守寶.  小型微型計算機系統(tǒng). 2014(06)
[2]具有全局收斂性的改進螢火蟲優(yōu)化算法[J]. 馬小雨,高繼勛.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2013(11)
[3]帶高斯變異的人工螢火蟲優(yōu)化算法[J]. 莫愿斌,劉付永,張宇楠.  計算機應(yīng)用研究. 2013(01)
[4]基于自適應(yīng)慣性權(quán)重的混沌粒子群算法[J]. 周燕,劉培玉,趙靜,王乾龍.  山東大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版). 2012(03)
[5]帶交尾行為的混沌人工螢火蟲優(yōu)化算法[J]. 黃凱,周永權(quán).  計算機科學(xué). 2012(03)
[6]自適應(yīng)步長螢火蟲優(yōu)化算法[J]. 歐陽喆,周永權(quán).  計算機應(yīng)用. 2011(07)
[7]基于雙Logistic變參數(shù)和Chebychev混沌映射的彩色圖像密碼算法[J]. 張云鵬,左飛,翟正軍.  西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2010(04)
[8]基于微粒群算法的最佳證券投資組合研究[J]. 劉曉峰,陳通,張連營.  系統(tǒng)管理學(xué)報. 2008(02)
[9]一種新型Skew Tent映射的混沌混合優(yōu)化算法[J]. 江善和,王其申,江巨浪.  控制理論與應(yīng)用. 2007(02)
[10]基于粒子群優(yōu)化算法的移動機器人全局路徑規(guī)劃[J]. 孫波,陳衛(wèi)東,席裕庚.  控制與決策. 2005(09)



本文編號：2964429