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变步长自适应萤火虫群多模态函数优化算法
被引量:
13
1
作者
黄正新
周永权
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第8期43-47,共5页
针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或...
针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或减小其搜索步长,使算法具有动态自适应性。实验结果表明,该算法可有效地解决GSO算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高的问题,增强了GSO算法优化多模态函数的性能;与其他算法相比,提出的算法具有操作简单、容易理解、收敛速度快和求解精度高等优点。
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关键词
多模态函数优化
萤火虫群优化(GSO)
自适应
变步长萤火虫群优化(
c
sgso
)
多峰函数
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职称材料
题名
变步长自适应萤火虫群多模态函数优化算法
被引量:
13
1
作者
黄正新
周永权
机构
广西民族大学数学与计算机科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第8期43-47,共5页
基金
广西自然科学基金(No.0991086)
文摘
针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或减小其搜索步长,使算法具有动态自适应性。实验结果表明,该算法可有效地解决GSO算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高的问题,增强了GSO算法优化多模态函数的性能;与其他算法相比,提出的算法具有操作简单、容易理解、收敛速度快和求解精度高等优点。
关键词
多模态函数优化
萤火虫群优化(GSO)
自适应
变步长萤火虫群优化(
c
sgso
)
多峰函数
Keywords
multimodal fun
c
tion optimizing
glowworm
swarm
Optimization (GSO)
adaptability
glowworm swarm optimizationalgorithm with changing step (c sgso)
multimodal fun
c
tion
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
变步长自适应萤火虫群多模态函数优化算法
黄正新
周永权
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
13
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职称材料
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参考文献
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