结合群体协同与和声搜索策略的果蝇优化算法

摘要：

为了改善标准果蝇优化（fruit fly optimization，FFO）算法易陷入局部极优，收敛精度不高的不足，提出了一种结合群体协同（swarm collaboration，SC）与和声搜索（harmony search，HS）策略的新型果蝇优化算法FFO-SC+HS。该算法基于随机确定的单一维度和动态搜索半径得到果蝇个体的食物源位置，并在种群中心位置的逐代更新环节新增了两个可供选择的备选位置。两备选位置均出自按群体协同策略重构后的位置集合，其一为重构后位置向量集合中的最佳位置，另一则为借助和声搜索策略得到的新位置向量。为验证所设计算法的有效性，在10种测试函数上进行了大量的计算实验与性能对比分析，结果表明FFO-SC+HS在求解质量、收敛能力上优于其他4种已报道的FFO算法，并发现3个主要参数的不同取值组合对其优化性能具有显著影响，所采取的SC与HS策略缺一不可。

关键词：果蝇优化、群体协同、和声搜索、函数优化

所属期刊栏目：10

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.71501083;the Youth Foundation of Hu-manities and Social Science Research of Ministry of Education of China under Grant No.14YJCZH098;the Promotive Research Foundation for Outstanding Young and Middle-Aged Scientists of Shandong Province under Grant No. BS2015ZZ002;the Research Foundation of University of Jinan under Grant No. XKY1322

在线出版日期：2016-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：1588-1601