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结合元胞自动机的果蝇优化算法

         
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果蝇优化算法(FOA)作为一类新的优化搜索算法,广泛应用于各种优化问题.针对该算法后期求解精度低、容易陷入局部最优且收敛缓慢的缺点,提出一种结合元胞自动机的果蝇优化算法(CAFOA).该算法在首次求解时利用元胞演化规则选择果蝇最优个体邻域,然后对选择后的果蝇个体位置进行随机扰动,分别用邻域个体复制更新演化前个体位置,再次进行迭代寻优,从而有效克服算法陷入局部最优.对6种常见测试函数进行了运算仿真.实验结果表明,所提算法比传统算法的平均收敛精度提高10％,达到稳定全局最优值的平均迭代次数减少870次,从而论证了算法的有效性.

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