資源描述:
《果蠅優(yōu)化算法的加權(quán)策略研究.pdf》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
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