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基于均勻局部搜索和可變步長策略的螢火蟲優化算法

大小:1.11 MB 人氣: 2018-04-17 需要積分:1

  針對螢火蟲算法( FA)收斂速度慢和求解精度不高的問題,提出一種基于均勻局部搜索和可變步長策略的螢火蟲優化算法( UVFA)。首先,根據均勻設計理論建立局部搜索算子,對FA的搜索過程進行改進,以提升算法的局部開采能力和收斂速度;其次,利用可變步長策略,動態地調整算法搜索步長,以平衡全局和局部的勘探能力和開采能力;最后將均勻局部搜索算子和可變步長進行融合。通過對12個標準測試函數進行仿真實驗,結果表明,UVFA的目標函數均值均明顯優于FA、明智步長策略的螢火蟲算法(WSSFA)、可變步長螢火蟲算法(VSSFA)和基于均勻局部搜索的螢火蟲優化算法( UFA),并且時間復雜度明顯降低,并且在低維和高維問題中均顯示出了較好的質量,具有良好的魯棒性。
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