改进吸引度的动态搜索萤火虫算法

摘要：

萤火虫算法在解决高维优化问题时存在吸引度降低导致算法陷入局部最优、迭代后期寻优精度低的缺点.针对此问题,文中提出改进吸引度的动态搜索萤火虫算法.引入最小吸引度的概念以加强个体间信息的交流,同时采用动态搜索的思想,根据目标函数最优值信息自适应调整步长.在CEC2014中10个典型测试函数上的测试结果表明,文中算法具有较快的收敛速度和较高的寻优精度.

关键词：萤火虫算法(FA)、函数优化、最小吸引度、动态搜索

所属期刊栏目：30

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：江苏省高校自然科学基金项目No.12KJB510007资助Supported by Natural Science Foundation of the Higher Education Institutions of Jiangsu Province12KJB510007

在线出版日期：2017-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：538-548