【摘要】：螢火蟲算法在解決高維優(yōu)化問題時存在吸引度降低導(dǎo)致算法陷入局部最優(yōu)、迭代后期尋優(yōu)精度低的缺點.針對此問題,文中提出改進吸引度的動態(tài)搜索螢火蟲算法.引入最小吸引度的概念以加強個體間信息的交流,同時采用動態(tài)搜索的思想,根據(jù)目標函數(shù)最優(yōu)值信息自適應(yīng)調(diào)整步長.在CEC2014中10個典型測試函數(shù)上的測試結(jié)果表明,文中算法具有較快的收斂速度和較高的尋優(yōu)精度.
[Abstract]:In solving the high-dimensional optimization problem, the firefly algorithm has the disadvantage of reducing the attractiveness of the algorithm, which leads to the local optimization of the algorithm and the low accuracy of the optimization in the late iterative period. In order to solve this problem, a dynamic search algorithm for fireflies is proposed to improve the attractivity. The concept of minimum degree of attraction is introduced to enhance the communication of information between individuals. At the same time, the idea of dynamic search is adopted to adjust the step size adaptively according to the optimal information of the objective function. The test results on 10 typical test functions in CEC2014 show that the proposed algorithm has faster convergence speed and higher optimization accuracy.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：江蘇省高校自然科學(xué)基金項目(No.12KJB510007)資助~~
【分類號】：TP18

【參考文獻】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2439741