改进萤火虫算法及其收敛性分析

摘要：

萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用,但其易陷入局部最优导致过早收敛,从而影响寻优精度.针对这一问题,本文在位置更新规则中加入随机扰动因子,并剔除了冗余的随机项,以提高算法搜索能力;引入位置置换变异和差分进化算法中的最优变异策略,在保持种群多样性的同时,增强算法跳出局部最优的能力.采用马尔可夫过程证明了算法以概率1收敛到全局最优.利用基准函数和装箱问题对算法进行仿真测试,结果表明,改进后的算法能够有效跳出局部最优,对给出的所有问题均能找到理论最优解,寻优精度和成功率有明显提升.

关键词：萤火虫算法、随机扰动、变异策略、马尔可夫过程、函数优化、装箱问题

所属期刊栏目：44

分类号：N945.15(系统科学)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2022-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1291-1300