本文關(guān)鍵詞： 螢火蟲算法 云模型 均勻設(shè)計(jì) 混沌 連續(xù)空間優(yōu)化　出處：《控制與決策》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出一種自適應(yīng)分組差分螢火蟲算法求解連續(xù)空間優(yōu)化問(wèn)題.利用自適應(yīng)分組策略對(duì)種群進(jìn)行分子群尋優(yōu),基于均勻設(shè)計(jì)理論調(diào)整算法參數(shù),通過(guò)云模型算法來(lái)改進(jìn)最優(yōu)個(gè)體的隨機(jī)擾動(dòng)行為,引入個(gè)體能效吸引力來(lái)改進(jìn)非最優(yōu)個(gè)體更新方式.最后,利用差分變異算法和混沌理論完成個(gè)體變異.典型復(fù)雜函數(shù)測(cè)試表明,所提出的算法具有很好的收斂精度和計(jì)算速度.
[Abstract]:An adaptive grouping difference firefly algorithm is proposed to solve the continuous space optimization problem. The adaptive grouping strategy is used to optimize the population molecular group and the algorithm parameters are adjusted based on the uniform design theory. The cloud model algorithm is used to improve the stochastic disturbance behavior of the optimal individual, and the energy efficiency attraction is introduced to improve the non-optimal individual updating mode. Finally. The difference mutation algorithm and chaos theory are used to complete the individual mutation. The typical complex function tests show that the proposed algorithm has good convergence accuracy and computational speed.
【作者單位】： 東北石油大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61170132,61502094) 黑龍江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(F2015020) 黑龍江省教育廳項(xiàng)目(12541086)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 0引螢火蟲算法(FA)[1]是一種群體搜索隨機(jī)優(yōu)化算法,目前已應(yīng)用到智能優(yōu)化、閾值選擇和圖像處理等[2-6]領(lǐng)域.FA尋優(yōu)結(jié)果對(duì)初始解具有一定的依賴性,也存在易陷于局部最優(yōu)和后期收斂速度慢等問(wèn)題.究其原因是由于每個(gè)螢火蟲在其搜索范圍內(nèi)不斷向種群中最亮的個(gè)體飛行,通過(guò)位置的迭

【參考文獻(xiàn)】

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