文献类型：期刊文章

作　　者：韩俊英[1] 刘成忠[1]

机构地区：[1]甘肃农业大学信息科学技术学院,兰州730070

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：甘肃省科技支撑计划资助项目(1011NKCA058);甘肃省自然科学基金资助项目(1208RJZA133);甘肃省教育厅科研基金资助项目(1202-04)

年　　份：2013

卷　　号：30

期　　号：9

起止页码：2641-2644

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出自适应变异的果蝇优化算法(FOAAM)。该算法在运行过程中根据群体适应度方差和当前最优解的大小判断算法陷入局部最优时,首先将最优果蝇个体复制M个;然后对复制的最优果蝇个体进行扰动,按一定的概率P执行高斯变异操作;最后对变异后的最优果蝇个体进行二次寻优,从而跳出局部极值而继续优化。对几种经典测试函数的仿真结果表明,FOAAM算法具有更好的全局搜索能力,在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上均比基本FOA算法有较大的提高。

关 键 词：果蝇优化  自适应 变异  早熟收敛

分 类 号：TP18] TP301]