發(fā)布時(shí)間：2018-05-31 22:29

  本文選題：果蠅優(yōu)化算法 + 函數(shù)優(yōu)化　； 參考：《中北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年06期

【摘要】：針對(duì)固定搜索步長(zhǎng)下標(biāo)準(zhǔn)果蠅優(yōu)化算法(SFOA)尋優(yōu)速度慢,收斂精度不高,容易陷于局部極值的不足,通過(guò)分析果蠅個(gè)體生成機(jī)制中搜索步長(zhǎng)與算法搜索能力的關(guān)系,提出了一種基于自適應(yīng)步長(zhǎng)的改進(jìn)果蠅優(yōu)化算法(FOABASS),在該算法中搜索步長(zhǎng)隨種群當(dāng)前位置、當(dāng)前優(yōu)化代數(shù)的變化而變化,由此生成的果蠅群體具備較強(qiáng)的全局勘探能力,同時(shí)兼顧全局勘探能力和局部開發(fā)能力的平衡.最后給出了FOABASS算法和SFOA算法、其它幾種改進(jìn)FOA算法的性能比較,仿真結(jié)果表明了該算法的有效性.
[Abstract]:The standard Drosophila optimization algorithm (SFOAA) with fixed search step size is slow in search speed, low in convergence accuracy and easily trapped in local extremum. By analyzing the relationship between the search step size and the search ability of the algorithm, the relationship between the search step size and the search ability of the algorithm in the mechanism of individual generation of Drosophila is analyzed. An improved Drosophila optimization algorithm based on adaptive step size is proposed. The search step size changes with the population location and the current optimization algebra in the algorithm. The resulting Drosophila population has a strong global exploration ability. At the same time, the balance between the global exploration ability and the local development ability is taken into account. Finally, the FOABASS algorithm and the SFOA algorithm are given. The performance of other improved FOA algorithms is compared. The simulation results show that the algorithm is effective.
【作者單位】： 太原科技大學(xué)電子信息工程學(xué)院;太原科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;太原科技大學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)與計(jì)算智能實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：太原科技大學(xué)博士科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(20122009) 山西省優(yōu)秀研究生創(chuàng)新項(xiàng)目(20113121) 國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(61003053)
【分類號(hào)】：TP18

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1961568