一种改进的萤火虫算法

左仲亮; 郭星; 李炜

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一种改进的萤火虫算法

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为了克服原始萤火虫算法(Glowworm swarm optimization,GSO)对于高维、多峰函数寻优精度不高和后期收敛速度较慢的问题.为此,有针对性地提出了一种改进的动态步长萤火虫优化算法,在整个迭代期间,萤火虫的算法步长呈非线性递减.在寻优初期保持着一个相对较大的步长进行搜索,增强其全局寻优能力,在算法后期保持一个较小的移动步长,增强其局部搜索能力.此外将原始萤火虫算法在Nit集合为0时不移动,改成试探性向外随机移动策略.采用该算法的改进思想,能在一定的程度上避免算法因为过早的成熟而陷入局部最优,并且改进的算法比原始萤火虫算法有着更好的收敛精度.通过与原始GSO和改进算法ASGSO做对比,Matlab实验仿真表明,此改进算法在一定程度上提高了收敛速度和寻优精度.

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来源
《微电子学与计算机》 |2018年第2期|61-66|共6页
作者
左仲亮; 郭星; 李炜;
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作者单位

安徽大学计算智能与信号处理重点实验室;

安徽大学计算机与科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
萤火虫算法; 多峰函数; 动态步长;

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