針對螢火蟲算法存在收斂速度慢、求解精度低等問題,本文提出了一種基于指數(shù)遞減型慣性權(quán)重的改進螢火蟲算法（IFA）.將指數(shù)遞減型慣性權(quán)重引入到位置更新公式中,在權(quán)重公式中加入隨機擾動項進行自適應(yīng)調(diào)整。通過典型測試函數(shù)對基本算法和改進算法進行仿真實驗,驗證了IFA算法的有效性。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新. 2019,(13)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【部分圖文】：

Sphere函數(shù)迭代曲線圖圖2Rosenbrock函數(shù)迭代曲線圖

；Step8：輸出全局極值點和最優(yōu)個體值。3仿真實驗及分析為了檢驗IFA算法的有效性，將基本FA算法和IFA算法通過測試函數(shù)進行對比分析。在matlabR2016a，windows10系統(tǒng)下進行測試.螢火蟲數(shù)量n=25，最大迭代次數(shù)為100，α=0.5，βmin=0.2，γ=1。IFA算法和FA算法均獨立運行100次，測試函數(shù)見表1。圖1-圖6為測試函數(shù)迭代曲線圖，表2為兩種算法搜索到的最優(yōu)值情況統(tǒng)計表。表1測試函數(shù)圖1Sphere函數(shù)迭代曲線圖圖2Rosenbrock函數(shù)迭代曲線圖圖3Rastrigin函數(shù)迭代曲線圖圖4Ackley函數(shù)迭代曲線圖圖5Griewank函數(shù)迭代曲線圖圖6Zakharov函數(shù)迭代曲線圖通過分析，容易看出改進后的IFA算法均明顯優(yōu)于基本FA算法，本文展示的為迭代次數(shù)為100次的兩算法迭代曲線對比圖像，發(fā)現(xiàn)基本FA算法對以上6種常用的測試函數(shù)均陷入了局部最優(yōu)，其中Sphere函數(shù)的效果明顯更優(yōu)，而已知Rosenbrock函數(shù)是一個非凸的單峰函數(shù)，收斂于全局最優(yōu)點的概率較低，可以看出改進后的算法對該函數(shù)的收斂速度有較大改善。而Rastrigin函數(shù)、Ackley函數(shù)、Griewank函數(shù)、Zakharov函數(shù)均為多峰函數(shù)，收斂速度和收斂精度也有了明顯改善，這些都說明了IFA算法比FA算法擁有更快的收斂速度，具有更強大的全局搜尋能力。表2兩種算法搜索到的最優(yōu)值情況在表2中，最優(yōu)值、最差值和平均值分別表示兩種算法在獨立運行100次后搜索結(jié)果中最好的一次、最差的一次和平均值。由表2可知，對于Sphere函數(shù)和Rastrigin函數(shù)，IFA算法搜索到的最優(yōu)值、最差值和平均值均更加接近于測試函數(shù)本身的最優(yōu)值0，最優(yōu)值有?

；Step8：輸出全局極值點和最優(yōu)個體值。3仿真實驗及分析為了檢驗IFA算法的有效性，將基本FA算法和IFA算法通過測試函數(shù)進行對比分析。在matlabR2016a，windows10系統(tǒng)下進行測試.螢火蟲數(shù)量n=25，最大迭代次數(shù)為100，α=0.5，βmin=0.2，γ=1。IFA算法和FA算法均獨立運行100次，測試函數(shù)見表1。圖1-圖6為測試函數(shù)迭代曲線圖，表2為兩種算法搜索到的最優(yōu)值情況統(tǒng)計表。表1測試函數(shù)圖1Sphere函數(shù)迭代曲線圖圖2Rosenbrock函數(shù)迭代曲線圖圖3Rastrigin函數(shù)迭代曲線圖圖4Ackley函數(shù)迭代曲線圖圖5Griewank函數(shù)迭代曲線圖圖6Zakharov函數(shù)迭代曲線圖通過分析，容易看出改進后的IFA算法均明顯優(yōu)于基本FA算法，本文展示的為迭代次數(shù)為100次的兩算法迭代曲線對比圖像，發(fā)現(xiàn)基本FA算法對以上6種常用的測試函數(shù)均陷入了局部最優(yōu)，其中Sphere函數(shù)的效果明顯更優(yōu)，而已知Rosenbrock函數(shù)是一個非凸的單峰函數(shù)，收斂于全局最優(yōu)點的概率較低，可以看出改進后的算法對該函數(shù)的收斂速度有較大改善。而Rastrigin函數(shù)、Ackley函數(shù)、Griewank函數(shù)、Zakharov函數(shù)均為多峰函數(shù)，收斂速度和收斂精度也有了明顯改善，這些都說明了IFA算法比FA算法擁有更快的收斂速度，具有更強大的全局搜尋能力。表2兩種算法搜索到的最優(yōu)值情況在表2中，最優(yōu)值、最差值和平均值分別表示兩種算法在獨立運行100次后搜索結(jié)果中最好的一次、最差的一次和平均值。由表2可知，對于Sphere函數(shù)和Rastrigin函數(shù)，IFA算法搜索到的最優(yōu)值、最差值和平均值均更加接近于測試函數(shù)本身的最優(yōu)值0，最優(yōu)值有?

【參考文獻】：
期刊論文
[1]螢火蟲算法結(jié)合人工勢場法的機器人路徑規(guī)劃[J]. 李麗娜,郭永強,張曉東,盧媛,徐攀峰.  計算機工程與應(yīng)用. 2018(20)
[2]基于維度變化的螢火蟲優(yōu)化算法[J]. 張宇航,項鐵銘,王建成.  工業(yè)控制計算機. 2017(03)
[3]一種基于多種群學(xué)習(xí)機制的螢火蟲優(yōu)化算法[J]. 符強,童楠,趙一鳴.  計算機應(yīng)用研究. 2013(12)



本文編號：2981954