發(fā)布時間：2018-05-31 22:29

  本文選題：果蠅優(yōu)化算法 + 函數(shù)優(yōu)化��； 參考：《中北大學學報(自然科學版)》2016年06期

【摘要】：針對固定搜索步長下標準果蠅優(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,通過分析果蠅個體生成機制中搜索步長與算法搜索能力的關系,提出了一種基于自適應步長的改進果蠅優(yōu)化算法(FOABASS),在該算法中搜索步長隨種群當前位置、當前優(yōu)化代數(shù)的變化而變化,由此生成的果蠅群體具備較強的全局勘探能力,同時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FOA算法的性能比較,仿真結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】： 太原科技大學電子信息工程學院;太原科技大學機械工程學院;太原科技大學復雜系統(tǒng)與計算智能實驗室;
【基金】：太原科技大學博士科研啟動基金資助項目(20122009) 山西省優(yōu)秀研究生創(chuàng)新項目(20113121) 國家自然科學基金青年項目(61003053)
【分類號】：TP18

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本文編號：1961568