本文關鍵詞：一種新的自適應步長果蠅優(yōu)化算法

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【摘要】：針對基本果蠅優(yōu)化算法(FOA)易陷入局部最優(yōu)、尋優(yōu)精度低和后期收斂速度慢的問題,提出了一種自適應步長果蠅優(yōu)化算法(ASFOA).該算法在運行過程中根據(jù)上一代最優(yōu)味道濃度判斷值和當前迭代次數(shù)來自適應調(diào)整進化移動步長,使算法在初期的步長大而避免種群個體陷入局部最優(yōu),到后期果蠅移動的步長變小而獲得更高的收斂精度解,并加快收斂速度.通過6個標準測試函數(shù)對改進算法進行仿真測試,結(jié)果表明ASFOA算法具有更好的全局搜索能力,其收斂精度、收斂速度均比FOA算法及參考文獻中其他改進果蠅優(yōu)化算法有較大的提高.
【作者單位】： 河池學院計算機與信息工程學院;江西財經(jīng)大學信息管理學院;
【關鍵詞】： 自適應 果蠅優(yōu)化算法 收斂速度 味道濃度
【基金】：國家自然科學基金(61173146) 廣西高�？蒲许椖�(KY2015LX332;KY2015LX334) 校級項目(XJ2015QN003) 江西省研究生創(chuàng)新項目(YC2015-B054) 河池學院計算機網(wǎng)絡與軟件新技術重點實驗室項目(院科研2013(3)號)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 果蠅優(yōu)化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)是臺灣潘文超博士在2011年6月從果蠅覓食行為中得到啟發(fā)而提出的.FOA是一種尋求全局優(yōu)化的群智能算法[1-3].該算法可應用于科學計算和工程領域,也可和其他的智能算法融合用于數(shù)據(jù)挖掘.現(xiàn)已將其成功應用于Z-SCORE模型系數(shù)的

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本文編號：691647