混沌自适应量子萤火虫算法

摘要：

为提升量子萤火虫算法(Quantum Firefly Algorithm,QFA)的搜索性能,解决其在面对部分问题时易陷入局部最优等问题,文中提出了一种引入混沌映射、邻域搜索以及自适应随机扰动的改进量子萤火虫算法——混沌自适应量子萤火虫算法(Chaotic Adaptive Quantum Firefly Algorithm,CAQFA).该算法将混沌映射应用于种群的初始化阶段,提高初始种群的质量;并在更新阶段对当前种群中的最优个体进行邻域搜索,增强算法跳出局部最优的能力;对其他个体引入自适应的随机扰动,增加算法的随机性,在对搜索空间的探索和开发之间寻找平衡,以此提升算法的性能.文中选取了 18个不同类型的基准函数对算法的性能进行测试,并将其与萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)、QFA以及量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Opti-mization,QPSO)算法进行对比.实验结果表明,CAQFA具有更好的搜索能力和稳定性,表现出了较强的竞争力.

关键词：量子萤火虫算法、群体智能、全局优化、混沌映射、测试函数

所属期刊栏目：50

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家超算郑州中心创新生态系统建设专项;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：204-211