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1、TechniqueandMethod果蠅優(yōu)化算法的加權(quán)策略研究杜軍俊(甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，甘肅蘭州730070)摘要：針對基本果蠅優(yōu)化算法(FOA)收斂速度慢和尋優(yōu)精度不高的缺點(diǎn)，在位置更新公式中引入加權(quán)因子．提出了基于線性遞減策略和先增后減策略的兩種加權(quán)果蠅優(yōu)化算法(WFOA)，從而增強(qiáng)了種群的多樣性。通過對6個測試函數(shù)的仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了這些策略的可行性，表明這些策略能夠有效地提高算法的收斂速度和搜優(yōu)精度。經(jīng)過兩種策略的對比，發(fā)現(xiàn)線性遞減策略具有更快的收斂速度，而先增后減策略具有更強(qiáng)的魯棒性和稍好的尋優(yōu)精度。關(guān)鍵詞：加權(quán)因子；果蠅優(yōu)化算法；線性遞減策略；先增后減策略中圖分
2、類號：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1674—7720(2014)16—0067—04StudyonthestrategyofweightinginfruitflyoptimizationalgorithmDuJunjun(SchoolofInformationScienceandTechnology，GansuAgriculturalUniversity，Lanzhou730070，China)Abstract：Inordertosolvetheproblemsofslowconvergencerateandlowconvergenceprecision，introducinga
3、weighringfactorinthelocationupdateformula，afewweightedfruitflyoptimizationalgorithm(WFOA)withlineardecreasingstrategyandfirstincreasedandthendecreasedstrategyispresentedtoenhancethediversityofthepopulation．Theresultson6testfunctionsprovethesemethodsarefeasible，andindicatethesemethodscanimprovet
4、heconvergencespeedandconvergenceprecision．Bycomparingthetwostrategieshasfoundlineardecreasingstrategyfasterconvergence，thefirstincreasedandthendecreasedstrategyhasstrongerrobustnessandslightlybetterconvergenceprecision．Keywords：weightingfactor；fruitflyoptimizationalgorithm(FOA)；lineardecreasing
5、strategy；firstincreasedandthendecreasedstrategy果蠅優(yōu)化算法FOA(FruitFlyOptimizationAlgorithm)本文針對FOA收斂速度慢、收斂精度低等缺點(diǎn)，提是由臺灣博士潘文超于2011年提出的，與蟻群算法和出了加權(quán)果蠅優(yōu)化算法WFOA(WeightedFruitFlyOp—粒子群算法類似，是基于動物群體覓食行為演化出的一timizationAlgorithm)，進(jìn)而對幾種不同加權(quán)策略下的果種尋求全局優(yōu)化的新方法H-3I。它不同于順序執(zhí)行的傳蠅優(yōu)化算法進(jìn)行了對比研究。統(tǒng)智能算法。而是以果蠅群體自組織性和并行性為基1果蠅優(yōu)化
6、算法及其改進(jìn)礎(chǔ)，構(gòu)造出的一種動物自治體模型。FOA有著算法簡單、1．1果蠅優(yōu)化算法控制參數(shù)少、容易實(shí)現(xiàn)、且具有一定并行性等特點(diǎn)，因此FOA在計算方法上類似于遺傳算法，但不同的是在各領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。FOA可以優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參FOA不使用雜交和變異等算子，而是通過模仿果蠅特殊數(shù)，已成功應(yīng)用于企業(yè)經(jīng)營績效評估、外貿(mào)出I：1預(yù)測、原的嗅覺和視覺特點(diǎn)來進(jìn)行搜索。果蠅的嗅覺器官能很好油含水率預(yù)測等sI6；FOA也可優(yōu)化支持向量機(jī)模型，地搜集飄浮在空氣中的各種氣味，甚至能嗅到幾十公里已成功應(yīng)用于故障診斷、物流需求量預(yù)測等[7-81。但由于以外的食物源。然后飛近食物位置，使用敏銳的視覺發(fā)FOA是較晚
7、提出的一種隨機(jī)搜索算法，其在理論分析和現(xiàn)食物與同伴聚集的位置，并且往該方向飛去121。應(yīng)用研究等方面還處于初級階段，同時也存在易發(fā)散、根據(jù)果蠅搜索食物的特性，將果蠅優(yōu)化算法歸納為收斂精度不高等缺點(diǎn)。以下幾個必要的步驟『I_。1：《微型機(jī)與應(yīng)用》2014年第33卷第16期歡迎網(wǎng)上投稿WWW．pcachina．corn67TechniqueandMethod(1)給定群體規(guī)模Sizepop，最大迭代次數(shù)Maxgen，范圍相對縮小，這時主要根據(jù)隨機(jī)飛行方向與距離
