針對(duì)螢火蟲(chóng)算法存在收斂速度慢、求解精度低等問(wèn)題,本文提出了一種基于指數(shù)遞減型慣性權(quán)重的改進(jìn)螢火蟲(chóng)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(jī)擾動(dòng)項(xiàng)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。通過(guò)典型測(cè)試函數(shù)對(duì)基本算法和改進(jìn)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了IFA算法的有效性。 

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

【文章頁(yè)數(shù)】：2 頁(yè)

【部分圖文】：

Sphere函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖圖2Rosenbrock函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖

；Step8：輸出全局極值點(diǎn)和最優(yōu)個(gè)體值。3仿真實(shí)驗(yàn)及分析為了檢驗(yàn)IFA算法的有效性，將基本FA算法和IFA算法通過(guò)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析。在matlabR2016a，windows10系統(tǒng)下進(jìn)行測(cè)試.螢火蟲(chóng)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(dú)立運(yùn)行100次，測(cè)試函數(shù)見(jiàn)表1。圖1-圖6為測(cè)試函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖，表2為兩種算法搜索到的最優(yōu)值情況統(tǒng)計(jì)表。表1測(cè)試函數(shù)圖1Sphere函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖圖2Rosenbrock函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖圖3Rastrigin函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖圖4Ackley函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖圖5Griewank函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖圖6Zakharov函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖通過(guò)分析，容易看出改進(jìn)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(xiàn)對(duì)比圖像，發(fā)現(xiàn)基本FA算法對(duì)以上6種常用的測(cè)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(gè)非凸的單峰函數(shù)，收斂于全局最優(yōu)點(diǎn)的概率較低，可以看出改進(jìn)后的算法對(duì)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(shuō)明了IFA算法比FA算法擁有更快的收斂速度，具有更強(qiáng)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(dú)立運(yùn)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(duì)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(cè)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(diǎn)和最優(yōu)個(gè)體值。3仿真實(shí)驗(yàn)及分析為了檢驗(yàn)IFA算法的有效性，將基本FA算法和IFA算法通過(guò)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析。在matlabR2016a，windows10系統(tǒng)下進(jìn)行測(cè)試.螢火蟲(chóng)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(dú)立運(yùn)行100次，測(cè)試函數(shù)見(jiàn)表1。圖1-圖6為測(cè)試函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖，表2為兩種算法搜索到的最優(yōu)值情況統(tǒng)計(jì)表。表1測(cè)試函數(shù)圖1Sphere函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖圖2Rosenbrock函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖圖3Rastrigin函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖圖4Ackley函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖圖5Griewank函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖圖6Zakharov函數(shù)迭代曲線(xiàn)圖通過(guò)分析，容易看出改進(jìn)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(xiàn)對(duì)比圖像，發(fā)現(xiàn)基本FA算法對(duì)以上6種常用的測(cè)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(gè)非凸的單峰函數(shù)，收斂于全局最優(yōu)點(diǎn)的概率較低，可以看出改進(jìn)后的算法對(duì)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(shuō)明了IFA算法比FA算法擁有更快的收斂速度，具有更強(qiáng)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(dú)立運(yùn)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(duì)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(cè)試函數(shù)本身的最優(yōu)值0，最優(yōu)值有?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于維度變化的螢火蟲(chóng)優(yōu)化算法[J]. 張宇航,項(xiàng)鐵銘,王建成.  工業(yè)控制計(jì)算機(jī). 2017(03)
[3]一種基于多種群學(xué)習(xí)機(jī)制的螢火蟲(chóng)優(yōu)化算法[J]. 符強(qiáng),童楠,趙一鳴.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2013(12)



本文編號(hào)：2981954