基于人工萤火虫局部决策域的改进生物地理学优化算法

针对生物地理学优化(BBO)算法搜索能力不足的缺点,提出基于萤火虫算法局部决策域策略的改进迁移操作来提算法的全局寻优能力。改进的迁移操作能够在考虑不同栖息地各自的迁入率与迁出率的基础上,进一步利用栖息地之间的相互影响关系。将改进算法应用于12个典型的函数优化问题来测试改进生物地理学优化算法的性能,验证了改进算法的有效性。与BBO、改进BBO(IBBO)、基于差分进化的BBO(DE/BBO)算法的实验结果表明,改进算法提高了算法的全局搜索能力、收敛速度和解的精度。

具有野草行为的萤火虫算法及仿真应用

萤火虫算法特有的局部决策域机制使其具有较强的多峰搜索能力,但也容易造成算法鲁棒性差和收敛速度慢的缺点。针对这一问题,将野草的繁殖和侵占行为引入到萤火虫算法的优化之中,提出一种具有野草行为的萤火虫算法。该算法相对基本萤火虫算法改变较小,但能有效解决吸引邻居集合为空萤火虫个体陷入搜索停滞以及由此造成的鲁棒性差,并可有效提高算法的搜索速度。在4个标准测试函数和PID参数整定上进行仿真应用,结果证明了所提出的算法相对与基本萤火虫算法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。