【摘 要】
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针对萤火虫算法(FA)收敛速度慢和求解精度不高的问题,提出一种基于均匀局部搜索和可变步长策略的萤火虫优化算法(UVFA)。首先,根据均匀设计理论建立局部搜索算子,对FA的搜索
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61364025,61763019);江西省教育厅科技项目(GJJ161072,GJJ161076)~~
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针对萤火虫算法(FA)收敛速度慢和求解精度不高的问题,提出一种基于均匀局部搜索和可变步长策略的萤火虫优化算法(UVFA)。首先,根据均匀设计理论建立局部搜索算子,对FA的搜索过程进行改进,以提升算法的局部开采能力和收敛速度;其次,利用可变步长策略,动态地调整算法搜索步长,以平衡全局和局部的勘探能力和开采能力;最后将均匀局部搜索算子和可变步长进行融合。通过对12个标准测试函数进行仿真实验,结果表明,UVFA的目标函数均值均明显优于FA、明智步长策略的萤火虫算法(WSSFA)、可变步长萤火虫算法(VSSFA)和基于均匀局部搜索的萤火虫优化算法(UFA),并且时间复杂度明显降低,并且在低维和高维问题中均显示出了较好的质量,具有良好的鲁棒性。
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