具有振荡约束的自然选择萤火虫优化算法

针对基本萤火虫算法高维求解精度低、收敛速度慢、易早熟等缺点,提出一种具有振荡、约束和自然选择机制的萤火虫算法,引入二阶振荡因子,平衡上一代个体对当前代个体的影响,防止萤火虫个体陷入局部极值;加入基于sigmoid函数的约束因子,动态调整个体移动距离,在算法后期避免萤火虫个体在理论最优值附近因过度扰震而导致精度降低的情况;采用基于高斯积分倒数递减趋势的自然选择,在保持个体多样性的同时加快算法的收敛速度.理论分析证明了改进算法的收敛性和时间复杂度.通过对10个不同特征标准测试函数多个维度的函数优化仿真实验,测试结果表明改进算法的寻优精度和收敛速度均有明显提升,尤其是在高维情况下,几乎对于所有函数仍能找到理论最优解,较好地解决了萤火虫算法不适于高维求解的问题.