本文關(guān)鍵詞：基于模擬退火與高斯擾動的煙花優(yōu)化算法　出處：《計算機科學(xué)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：煙花算法(Fireworks Algorithm,FWA)是一種群體智能優(yōu)化算法,具有求解復(fù)雜問題的全局最優(yōu)解的能力。為了提高FWA求解全局最優(yōu)解的能力,將模擬退火的思想引入到煙花優(yōu)化算法中,并對FWA中某些單個煙花個體進行高斯擾動,提出了一種基于模擬退火與高斯擾動的煙花優(yōu)化算法(SAFWA)。分別把煙花算法(FWA)、標準粒子群算法(SPSO)、增強煙花算法(EFWA)和SAFWA在10個典型的基準測試函數(shù)中進行仿真對比,結(jié)果表明,在收斂速度、計算精度以及穩(wěn)定性方面,SAFWA均優(yōu)于其他3種算法。
[Abstract]:Fireworks algorithm is a swarm intelligence optimization algorithm. In order to improve the ability of FWA to solve the global optimal solution, the idea of simulated annealing is introduced into the fireworks optimization algorithm. By disturbing some individual fireworks in FWA by Gao Si, a fireworks optimization algorithm based on simulated annealing and Gao Si perturbation is proposed. The standard particle swarm optimization (SPSO) algorithm, the enhanced fireworks algorithm (EFWA) and SAFWA are compared with each other in 10 typical benchmark functions. The results show that the convergence rate is high. In terms of accuracy and stability, SAFWA is superior to the other three algorithms.
【作者單位】： 沈陽航空航天大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：遼寧省教育廳科學(xué)基金(L2013064) 中航工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新基金(基礎(chǔ)研究類)(2013S60109R)資助
【分類號】：TP18
【正文快照】： 到稿日期:2016-04-26返修日期:2016-07-06本文受遼寧省教育廳科學(xué)基金(L2013064),中航工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新基金(基礎(chǔ)研究類)(2013S60109R)資助。煙花算法(FWA)是譚營教授于2010年受煙花在夜空中爆炸的啟發(fā)而提出的一種群體智能優(yōu)化算法。FWA通過模擬煙花在空中爆炸的行為建立相應(yīng)的數(shù)

【相似文獻】

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1 謝玉瓏,王繼紅,俞汝勤;通用模擬退火用于穩(wěn)健多元分析校正[J];高等學(xué)�；瘜W(xué)學(xué)報;1993年02期

2 李洪瑞;基于模擬退火算法的多目標數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)[J];情報指揮控制系統(tǒng)與仿真技術(shù);1998年10期

3 郭茂祖,姜俊峰,李靜梅;模擬退火算法中冷卻調(diào)度選取方法的研究[J];計算機工程;2000年09期

4 鐘太勇;許小勇;;模擬退火算法求算一維非線性方程的根[J];鄖陽師范高等專科學(xué)校學(xué)報;2006年06期

5 鄭玉|，

本文編號：1400179