一种改进的自适应步长的人工萤火虫算法

• 作者: 刘小明 唐少虎
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工萤火虫算法 自适应步长 觅食行为 全局收敛性
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 470-475
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 5685字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201403025

摘要

在基本的人工萤火虫算法（ GSO）中，萤火虫的固定移动步长导致算法容易陷入局部最优并可能出现函数适应值的震荡现象。在一些自适应步长的人工萤火虫算法（ A?GSO）中，算法迭代过程中会出现一些萤火虫的邻域集合为空集的现象，这将导致算法收敛速度降低并陷入局部最优值。为此，设计了改进的自适应步长的人工萤火虫算法（ FA?GSO），改进的算法针对邻域无同伴的萤火虫引入觅食行为寻找优化方向并自适应调整移动步长，进一步提高求解精度和稳定性，并给出了算法的收敛性分析，结合GSO、A?GSO 2种算法对多个标准测试函数进行寻优并提取相关指标。通过指标对照，验证了FA?GSO算法的有效性，表明算法可以改善函数寻优的精度并提高迭代速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘小明	北方工业大学电气与控制工程学院	42	334	9.0	17.0
5	唐少虎	北方工业大学电气与控制工程学院	10	84	6.0	9.0