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启发信息引导的改进萤火虫算法

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【作者】 崔家瑞李擎杨柳祎王恒张博钰

【Author】 CUI Jia-rui;LI Qing;YANG Liu-yi;WANG Heng;ZHANG Bo-yu;School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing;

【通讯作者】 崔家瑞;

【机构】 北京科技大学自动化学院

【摘要】 萤火虫算法(FA)是一种群体智能优化算法,它基于萤火虫的闪烁和吸引特征模拟萤火虫的社会行为。为解决萤火虫算法后期收敛速度慢,易陷入局部最优的不足,对算法进行了改进。提出了两种启发信息引导算法收敛:第一种借鉴粒子群算法中"全局最优"的思想,将当前最优点的位置作为启发信息,形成了基于当前全局最优的萤火虫算法(FAGO);第二种将贝叶斯估计计算出的最优移动方向作为启发信息,形成了基于贝叶斯估计的萤火虫算法(FABE)。最后,将本文算法在多个常见函数上进行了测试,并与经典萤火虫算法、近年其他文献改进萤火虫算法进行了对比研究,结果表明本文所提算法能够加快收敛速度,提高收敛精度。

【基金】 国家自然科学基金(61673098,61603034);北京市自然科学基金(3182027);北京市重点学科共建项目(XK100080537)
  • 【DOI】10.15938/j.jhust.2019.01.015
  • 【分类号】TP18
  • 【下载频次】65
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