發(fā)布時間：2017-11-16 11:42

  本文關(guān)鍵詞：迭代步進值自適應(yīng)調(diào)整的果蠅優(yōu)化算法

  更多相關(guān)文章： 果蠅優(yōu)化算法 迭代步進值 速度進化因子 聚集度因子

【摘要】：針對傳統(tǒng)果蠅優(yōu)化算法(FOA)收斂精度不高和易陷入局部最優(yōu)的缺點,提出了一種迭代步進值自適應(yīng)調(diào)整的果蠅優(yōu)化算法(FOAMR)。在該算法中,引入了果蠅群體速度進化因子和聚集度因子,并將迭代步進值表示為以上2個參數(shù)的函數(shù)同時定義自適應(yīng)調(diào)整因子。在每次迭代時,算法根據(jù)當(dāng)前果蠅群體速度進化因子和聚集度因子動態(tài)調(diào)整步進值的大小并通過自適應(yīng)調(diào)整因子動態(tài)調(diào)整搜索距離的大小。對典型函數(shù)的測試結(jié)果表明,FOAMR比FOA具有更好的全局搜索能力,同時收斂速度、收斂精度明顯提高。
【作者單位】： 中國石油大學(xué)(華東)信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.60974039) 山東省自然科學(xué)基金(No.ZR2011FM002) 中國石油大學(xué)(華東)研究生創(chuàng)新工程的資助項目(No.YCX2014055)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1引言果蠅優(yōu)化算法(Fruit fly Optimization Algorithm,FOA)[1-3]是由臺灣學(xué)者潘文超博士通過對果蠅尋找食物過程的模擬,于2011年6月刊登在國際SCI期刊知識庫系統(tǒng)(knowledge-based systems)上的一種全新的全局迭代優(yōu)化進化算法。該算法現(xiàn)在已經(jīng)開始在工程和科學(xué)領(lǐng)域有所應(yīng)用,

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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4 吳珊;郭業(yè)才;;水聲通信中信號均衡的仿真研究[J];計算機仿真;2013年08期

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6 韓俊英;劉成忠;;反向認知的高效果蠅優(yōu)化算法[J];計算機工程;2013年11期

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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【相似文獻】

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本文編號：1192169