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一种基于全局最优的改进萤火虫算法

         

摘要

针对萤火虫算法在求解优化问题时容易陷入局部最优,求解精度不高的缺点,提出了一种改进的萤火虫算法.该算法利用分群的思想将群体分成两个子群,并利用群体中的有益信息改进已有迭代公式,借鉴共生生物搜索算法的思想设置新的迭代公式,使得在进化过程中各子群使用不同的迭代公式,通过子群间的协作与竞争来实现对最优解的搜索.函数优化问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性.%Firefly algorithm(FA)can easily get trapped in the local optima and cause low precision,accordingly,an improved FA is proposed. The improved algorithm divides population into two subgroups,and uses beneficial information in population to improve the existing iterative formula,and sets a new iterative formula based on idea from symbiotic organisms search. Then the subgroups use different iterative formulas in the evolutionary process ,to achieve the improved algorithm search of the optimal solution through the cooperation and competition between subgroups. The experimental results of the function optimization problem show the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm.

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