基于模拟退火机制的果蝇优化算法
来源期刊:控制工程2017年第5期
论文作者:段艳明 肖辉辉 谭黔林
文章页码:938 - 946
关键词:果蝇优化算法;收敛速度;味道浓度;模拟退火;
摘 要:针对基本果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优、寻优精度不高的缺点,提出了基于模拟退火机制的果蝇优化算法(SAFOA)。算法在分析FOA优化机理和局限性的基础上,采用模拟退火机制对果蝇进行扰动,根据随机概率对局部极小点进行取舍和突跳,从而避免果蝇被局部极小值吸引。通过12个标准测试函数的仿真结果表明,相比基本FOA、其它改进的FOA和PSO等算法,SAFOA算法有效地避免了基本FOA算法易陷入局部最优等缺点,具有更强的全局搜索能力和稳定性,其收敛精度、收敛速度均得到显著的提高。
段艳明1,肖辉辉1,2,谭黔林1
1. 河池学院计算机与信息工程学院2. 江西财经大学信息管理学院
摘 要:针对基本果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优、寻优精度不高的缺点,提出了基于模拟退火机制的果蝇优化算法(SAFOA)。算法在分析FOA优化机理和局限性的基础上,采用模拟退火机制对果蝇进行扰动,根据随机概率对局部极小点进行取舍和突跳,从而避免果蝇被局部极小值吸引。通过12个标准测试函数的仿真结果表明,相比基本FOA、其它改进的FOA和PSO等算法,SAFOA算法有效地避免了基本FOA算法易陷入局部最优等缺点,具有更强的全局搜索能力和稳定性,其收敛精度、收敛速度均得到显著的提高。
关键词:果蝇优化算法;收敛速度;味道浓度;模拟退火;