【摘 要】
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为解决传统果蝇算法中收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出基于步长指数递减策略和t分布扰动策略的果蝇优化算法.根据指数函数逐步递减的性质,将传统果蝇算法中果蝇个体的步长更新策略变为指数函数自适应步长;并在果蝇群体位置更新时加入t分布扰动,使个体位置有着随机性,减少了算法陷入局部最优的可能性.在实验过程中选取5个标准函数在迭代次数相同的情况下对算法进行仿真对比实验,结果显示,该改进算法比传统的果蝇算法在收敛速度和寻优精度上都得到了明显的优化.
【机 构】
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西安科技大学计算机科学与技术学院,陕西西安710054
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为解决传统果蝇算法中收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出基于步长指数递减策略和t分布扰动策略的果蝇优化算法.根据指数函数逐步递减的性质,将传统果蝇算法中果蝇个体的步长更新策略变为指数函数自适应步长;并在果蝇群体位置更新时加入t分布扰动,使个体位置有着随机性,减少了算法陷入局部最优的可能性.在实验过程中选取5个标准函数在迭代次数相同的情况下对算法进行仿真对比实验,结果显示,该改进算法比传统的果蝇算法在收敛速度和寻优精度上都得到了明显的优化.
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