混沌萤火虫优化算法的研究及应用

摘要：

针对基本萤火虫群优化算法的早熟收敛，易陷入局部最优值，求解精度不高等问题，提出了一种基于切比雪夫映射的混沌萤火虫优化算法。利用混沌系统的随机性和遍历性初始化萤火虫群，获得了质量较高且分布较均匀的初始解；同时对部分适应值低的个体进行了混沌优化，以提高种群的多样性。对4个标准测试函数进行了仿真实验，结果表明该算法的求解精度、全局搜索能力优于基本萤火虫优化算法。将改进算法应用于车辆路径问题的求解中，结果表明了改进算法的有效性。

关键词：萤火虫优化(GSO)、早熟收敛、混沌、车辆路径问题(VRP)、切比雪夫映射

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61075049;the Universities Natural Science Foundation of Anhui Province under Grant No. KJ2011A268

在线出版日期：2014-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：352-358