具有全局收敛性的改进萤火虫优化算法

• 作者: 马小雨 高继勋
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 萤火虫优化算法 混合蛙跳算法 混沌优化 全局收敛性
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2991-2996
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5640字
• 语种: 中文

摘要

对萤火虫优化(Glowworm swarm optimization,GSO)算法全局收敛性及其改进算法性能进行了研究.分析了GSO全局收敛性,针对其收敛效率低的缺陷,提出了一种基于族群划分的改进GSO算法,借鉴混合蛙跳算法思想,将萤火虫群体进行族群划分,局部搜索及全局信息交换的方式改善了算法性能,通过引入萤火虫移动组元概念,改进了萤火虫更新策略,在此基础上,利用混沌优化技术,对萤火虫群体进行初始化,使得算法获得较高质量的初始解群体,并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优,最后,采用经典测试函数进行测试,仿真结果表明,改进的萤火虫优化算法在收敛速度及求解精度上有明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马小雨	河南工程学院计算机学院	42	127	7.0	9.0
2	高继勋	河南工程学院计算机学院	18	36	3.0	5.0