求解高维函数的改进萤火虫群优化算法

摘要：

针对萤火虫群优化(GSO)算法求解高维函数时存在求解精度不高、收敛速度慢等缺点,提出了一种带变异算子和集群觅食行为算子的改进萤火虫群优化算法.该算法使用变异算子来指导离群萤火虫的进化方向,从而提高了离群个体的利用率,改善了算法的整体效率.集群觅食行为算子的加入能使算法对捕捉到的全局最优域进行更进一步的求精,极大地提高了算法的计算精度和收敛速度；同时,该算子有效地防止了算法陷入局部最优值的危险,扩大了算法在后期的全局搜索范围.通过8个典型的基准函数测试,结果表明:改进后萤火虫群优化算法具有更强的全局优化能力和更高的成功率.

关键词：全局优化、萤火虫群优化算法、变异算子、觅食行为、高维函数

所属期刊栏目：33

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家科技支撑计划项目2012BAC11B01;国家自然科学基金资助项目61202109;浙江省自然科学基金资助项目LY12F02019;浙江省科技计划项目2011C23130;井冈山大学科研基金资助项目JR1216,JZ11003;吉安市科技项目2011327

在线出版日期：2013-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2253-2256,2260