【摘 要】
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萤火虫算法是一种简单、高效的启发式搜索方法,能够广泛应用到各类优化问题中,针对传统的萤火虫算法容易陷入局部最优,演化后期收敛速度偏慢等问题,提出了改进的Logistic映射策略和定时逆向学习算子相结合的初始化种群方法,其目的是改进种群的多样性、加快算法的收敛速度、避免算法过早的陷于局部最优.通过对6个标准测试函数进行测试验证,改进的算法在最优解的质量与稳定性优于其他被比较算法.
【机 构】
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许昌学院信息工程学院,新南威尔士大学计算机科学系
【基金项目】
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许昌学院科研项目(2018YB002),许昌学院青年骨干教师资助计划。
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萤火虫算法是一种简单、高效的启发式搜索方法,能够广泛应用到各类优化问题中,针对传统的萤火虫算法容易陷入局部最优,演化后期收敛速度偏慢等问题,提出了改进的Logistic映射策略和定时逆向学习算子相结合的初始化种群方法,其目的是改进种群的多样性、加快算法的收敛速度、避免算法过早的陷于局部最优.通过对6个标准测试函数进行测试验证,改进的算法在最优解的质量与稳定性优于其他被比较算法.
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