人工螢光蟲(chóng)群優(yōu)化算法改進(jìn)分析研究.pdf

1、人工螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法源于對(duì)自然界螢火蟲(chóng)群群體覓食或吸引伴侶行為的模擬，是一種新型群體智能優(yōu)化算法。與目前出現(xiàn)的群智能算法相比，人工螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法在計(jì)算速度和消耗內(nèi)存上有較大的優(yōu)勢(shì)，且調(diào)節(jié)參數(shù)少，簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)。然而基本人工螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法在運(yùn)行到后期仍存在著收斂速度慢、解的精度不夠高和早熟現(xiàn)象，所以對(duì)算法的改進(jìn)分析研究有著重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值?；诖?，本文重點(diǎn)對(duì)人工螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法改進(jìn)分析進(jìn)行研究，主要工作如下：
　　 首先

2、，總結(jié)了人工螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀，并對(duì)算法的參數(shù)做了相關(guān)分析，給出了算法參數(shù)設(shè)置的參考值。
　　 其次，針對(duì)由于人工螢火蟲(chóng)漫無(wú)目標(biāo)的隨機(jī)移動(dòng)導(dǎo)致算法出現(xiàn)收斂速度不夠快的問(wèn)題對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)。在算法中引入人工魚(yú)群算法中的追尾行為概念，并在過(guò)程中加入了擁擠度因子，提出了一種基于追尾行為的改進(jìn)型人工螢火蟲(chóng)群算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)后的算法即使在較小的螢火蟲(chóng)種群以及較少迭代次數(shù)下依然能同時(shí)搜索到多峰函數(shù)的多個(gè)峰。
　　 最后，

3、針對(duì)基本GSO算法在搜索全局最優(yōu)值的問(wèn)題上存在的易陷入局部最優(yōu)解，計(jì)算精度及收斂成功率較低等缺陷，文中根據(jù)人類社會(huì)商業(yè)組織中的分級(jí)管理思想，提出了一種分層人工螢火蟲(chóng)算法，將螢火蟲(chóng)被分布在一個(gè)分層結(jié)構(gòu)中，位于結(jié)構(gòu)高層的螢火蟲(chóng)將影響位于結(jié)構(gòu)低層螢火蟲(chóng)的搜索路徑，每次迭代，螢火蟲(chóng)都將更新在分層結(jié)構(gòu)中的位置?；谒姆N基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)的實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)算法具有良好的收斂效果以及較高的收斂精度。
　　 本文所取得的結(jié)果，對(duì)于豐富人工螢火蟲(chóng)算法的理