本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)步長與策略的果蠅優(yōu)化算法及其應(yīng)用

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【摘要】：果蠅優(yōu)化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)是基于果蠅覓食行為演化出的一種新的尋求全局優(yōu)化的進(jìn)化算法。首先通過果蠅所在的位置去不斷的計(jì)算其相應(yīng)的味道濃度判定值。隨后將這個(gè)味道濃度判定值作為適應(yīng)函數(shù)的自變量,從而求得里面每只果蠅的味道濃度值,取其中味道最大的相應(yīng)濃度值作為當(dāng)前最優(yōu)值,在不斷的迭代中尋找最優(yōu)值,直到最優(yōu)值收斂或者將所有迭代次數(shù)用完。FOA算法的穩(wěn)定性好、過程簡單,同時(shí)具有收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)。但是FOA算法也存在一些缺點(diǎn)。首先,果蠅在覓食的移動(dòng)過程中,位置移動(dòng)的距離和方向是隨機(jī)性,步長作為唯一的一個(gè)關(guān)鍵因素。卻因?yàn)椴介L是固定的從而在一定程度上限制了算法的搜索能力,無法在全局性能和局部性能上做到很好的平衡。其次,在很多多峰多維的問題上,FOA算法就常常陷入局部最優(yōu),從而影響算法的整體性能。針對(duì)FOA算法的這些缺點(diǎn),本文做出了一些措施:1提出了一種基于該算法在迭代過程中,根據(jù)設(shè)定的進(jìn)化代數(shù)隨機(jī)選取兩個(gè)歷史最優(yōu)值,其差值加上一常數(shù)即為當(dāng)代果蠅群體的步長變化大小,平衡了整個(gè)種群的全局與局部搜索的能力;在果蠅群體趨于穩(wěn)定時(shí),選擇一定數(shù)量的果蠅個(gè)體進(jìn)行變異,利用每次迭代所得最優(yōu)值、次優(yōu)值和第三優(yōu)值在每一維上的中位數(shù)作為其變異的位置初始值,從而有效避免FOA易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),提高算法后期的收斂速度與精度。2論文用十四個(gè)常用的基準(zhǔn)測試函數(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,算法的收斂速度與尋優(yōu)精度以及穩(wěn)定性方面均得到顯著提高。3為了進(jìn)一步將改進(jìn)的算法用于實(shí)際問題,論文將算法用于了兩個(gè)非常經(jīng)典的NP-hard問題——0-1背包問題和旅行商問題(TSP)。首先,使用8個(gè)經(jīng)典的0-1背包問題來測試改進(jìn)算法的性能,由于這8個(gè)0-1背包問題的維度范圍在10-100之間,因此能夠較為全面的測試出新算法在0-1背包問題應(yīng)用中的性能。其次,對(duì)新算法在旅行商問題中的應(yīng)用,我們使用了 6個(gè)數(shù)據(jù)集,這六個(gè)數(shù)據(jù)集在城市數(shù)量上有很大的不同,論文將改進(jìn)的算法和粒子群算法做了一個(gè)對(duì)比,在理論上分析了該應(yīng)用的一些性能。最后是對(duì)本文的研究和應(yīng)用工作做了一個(gè)總結(jié),說明了整個(gè)工作的優(yōu)點(diǎn)和不足。并且依據(jù)近年來很多科研工作者對(duì)果蠅優(yōu)化算法的研究和改進(jìn)實(shí)例,本文整理出四點(diǎn)關(guān)于FOA算法值得深入研究的方向。
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：1255819