文献类型：期刊文章

作　　者：刘佳[1] 梁秋丽[2] 王书青[1] 陈立潮[3]

机构地区：[1]石家庄铁路职业技术学院信息工程系,河北石家庄050041 [2]中铁建设集团有限公司济南分公司,山东济南250022 [3]太原科技大学计算机科学与技术学院,山西太原030024

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：河北省高等学校科学研究计划项目(z2011262);河北省教育厅自然科学青年基金项目(2011226)

年　　份：2014

卷　　号：31

期　　号：5

起止页码：284-287

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD_E2013_2014、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：研究算法优化问题,在人工萤火虫群(GSO)算法的研究中,为了改进GSO易陷入局部极小和进化后期收敛速度慢、求解精度低等缺陷,引入了模拟退火算法,提出了一种新的人工萤火虫群算法(SA_GSO)。新算法将Boltzmann选择机制应用到萤火虫的移动选择策略中,动态调整搜索最优解过程中的选择压力,在人工萤火虫全局寻优的同时,并利用模拟退火算子实施局部细化,提高了GSO算法的全局搜索和局部搜索能力。仿真结果表明,SA_GSO算法的收敛速度和求解精度显著地提高,是求解组合优化问题的一种可行且有效的方法。

关 键 词：人工萤火虫群算法  模拟退火算法 全局优化

分 类 号：TP301.6]