發(fā)布時間：2018-04-08 14:11

  本文選題：果蠅優(yōu)化算法　切入點：搜索果蠅　出處：《浙江大學學報(工學版)》2017年11期

【摘要】：針對傳統(tǒng)果蠅優(yōu)化算法面臨的搜索半徑依賴性大、收斂穩(wěn)定性差、難以協(xié)調全局搜索能力及局部搜索能力等問題,提出基于雙子群和分區(qū)采樣的果蠅優(yōu)化新算法.將果蠅種群劃分為搜索果蠅子群和跟隨果蠅子群并分別使用這2個子群進行全局化搜索與局部精細化搜索;在每次迭代過程中利用基于分區(qū)采樣的搜索果蠅位置更新策略,提高算法全局搜索的穩(wěn)定性;定義了群體聚集度的概念并將其用于協(xié)調果蠅的全局搜索能力和局部搜索能力.針對6種典型函數及工業(yè)控制系統(tǒng)的測試結果表明,該算法收斂精度高、穩(wěn)定性好、收斂速度快,與傳統(tǒng)算法相比,表現出明顯優(yōu)勢.
[Abstract]:In view of the traditional fruit fly optimization search algorithm radius face dependent convergence, poor stability, it is difficult to balance the global search ability and local search ability, put forward a new optimization algorithm of Gemini group Drosophila and partition based on sampling. The population is divided into fruit fly Drosophila search group and follow the fruit flies which were used in this group of 2 subgroups global search and local search refinement; use partition sampling location update strategy based on Drosophila search in each iteration, enhance the stability of the global search algorithm; defines the concept of the degree of aggregation and for the coordination of the global search ability of Drosophila and the ability of local search. The test results for 6 kinds of typical function and industrial control the system shows that the algorithm has high convergence precision, good stability, fast convergence speed, compared with the traditional algorithm, showing obvious advantages.

【作者單位】： 中央財經大學信息學院;天津財經大學理工學院;
【基金】：北京市自然科學基金資助項目(4174105) 中央財經大學學科建設基金資助項目(2016XX02)
【分類號】：TP18

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本文編號：1721961