為增強螢火蟲的全局探索能力和避免陷入局部最優(yōu),提出一種基于利維飛行和變異算子的螢火蟲算法。采用標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲算法進行常規(guī)尋優(yōu),社會學(xué)習(xí)用于平衡全局搜索和局部探索能力。引入利維飛行策略,實現(xiàn)螢火蟲的隨機移動,避免螢火蟲陷入局部最優(yōu)。引入遺傳算法中變異算子,擴大螢火蟲的多樣性。將該算法在廣泛采用的15個基準(zhǔn)函數(shù)上進行測試并與5種螢火蟲算法進行比較,測試結(jié)果表明,該算法具有較高的準(zhǔn)確率和較快的收斂速度。

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【部分圖文】：

圖1變異概率pm對LMFA性能的影響

進一步進行sg對LMFA影響的實驗。sg分別設(shè)置為1,2，…，10，此時其它參數(shù)保持不變。從圖2可以看出，解的準(zhǔn)確率對停止間隔sg不是很敏感，sg取不同值，算法都表現(xiàn)比較好的性能。這個參數(shù)決定螢火蟲的跳躍行為。一個小的sg將使得螢火蟲頻繁改變正常的搜索過程并導(dǎo)致種群震蕩，而一個大....

圖2停止間隔sg對LFMA性能的影響

圖1變異概率pm對LMFA性能的影響3.3實驗結(jié)果和討論

圖3SFA,MSDN-FA,YARPIZ-FA,LFA,DEFA,LMFA對于多個函數(shù)的收斂曲線

提出了一種FA算法，該算法采用利維飛行和變異算子來防止螢火蟲陷入局部極小值。利維飛行帶來了隨機漫步，而變異算子則為螢火蟲注入了多樣化的信息，從而加強全局探索。如果螢火蟲不能改善自身解，則利用利維飛行和變異算子將螢火蟲重新分布到搜索空間。為了驗證LMFA的性能，使用了一組具備不同特....

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