本文關鍵詞： 螢火蟲算法 云模型 均勻設計 混沌 連續(xù)空間優(yōu)化　出處：《控制與決策》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出一種自適應分組差分螢火蟲算法求解連續(xù)空間優(yōu)化問題.利用自適應分組策略對種群進行分子群尋優(yōu),基于均勻設計理論調(diào)整算法參數(shù),通過云模型算法來改進最優(yōu)個體的隨機擾動行為,引入個體能效吸引力來改進非最優(yōu)個體更新方式.最后,利用差分變異算法和混沌理論完成個體變異.典型復雜函數(shù)測試表明,所提出的算法具有很好的收斂精度和計算速度.
[Abstract]:An adaptive grouping difference firefly algorithm is proposed to solve the continuous space optimization problem. The adaptive grouping strategy is used to optimize the population molecular group and the algorithm parameters are adjusted based on the uniform design theory. The cloud model algorithm is used to improve the stochastic disturbance behavior of the optimal individual, and the energy efficiency attraction is introduced to improve the non-optimal individual updating mode. Finally. The difference mutation algorithm and chaos theory are used to complete the individual mutation. The typical complex function tests show that the proposed algorithm has good convergence accuracy and computational speed.
【作者單位】： 東北石油大學計算機與信息技術(shù)學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61170132,61502094) 黑龍江省自然科學基金項目(F2015020) 黑龍江省教育廳項目(12541086)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引螢火蟲算法(FA)[1]是一種群體搜索隨機優(yōu)化算法,目前已應用到智能優(yōu)化、閾值選擇和圖像處理等[2-6]領域.FA尋優(yōu)結(jié)果對初始解具有一定的依賴性,也存在易陷于局部最優(yōu)和后期收斂速度慢等問題.究其原因是由于每個螢火蟲在其搜索范圍內(nèi)不斷向種群中最亮的個體飛行,通過位置的迭

【參考文獻】

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本文編號：1455875