具有混沌搜索策略的萤火虫优化算法.pdf

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1、第卷第4期系统管V01．NO．42O13年7月JournalofSystemsJu1．20l3文章编号：1005—2542(2013)04—0538—06具有混沌搜索策略的萤火虫优化算法刘长平，叶春明(1．上海理工大学管理学院，上海200093；2．淮阴工学院，江苏淮安223001)【摘要】萤火虫算法是一种新颖的仿生群智能优化算法，分析了算法的仿生原理和局限，提出一种改进萤火虫局部搜索能力的优化算法。通过逻辑自映射函数产生混沌序列，引入到萤火虫算法中对精英个体进行混沌优化，同时动态收缩搜索空间以加快收敛速度。改进算法有效结合了基本萤火虫算法的局部搜索能力和混沌算法

2、全局优化能力，对典型函数的仿真测试表明，改进算法显著提高了优化性能，在收敛速度和寻优精度方面优于基本萤火虫算法，适合复杂函数优化问题。关键词：萤火虫算法；仿生原理；混沌搜索；函数优化中图分类号：TP18；N945文献标识码：A理＆MaFireflyAlgorithmwithChaoticSearchStrategy学噜报'兰eLIUChang—ping～．YEChun—ruing(1．CollegeofManagement，UniversityofShanghaiforScienceandTechnology，Shanghai200093，China；2．Coll

3、egeofEconomics&Management，HuaiyinInstituteofTechnology，Huaian223001，Jiangsu，China)[Abstract]Fireflyalgorithm(FA)isanovelbionicswarmintelligenceoptimizationmethod．AfteranalyzingthebionicprincipleandlimitationofFA，byenhancingthelocalsearchingability，animprovedfireflyalgorithmforoptimiza

4、tionisproposed．Aseriesofchaoticvariablesbasedontheself—logicalmappingfunctionarecomputedandintroducedintoFAtooptimizetheelitesofartificia1fireflies，thusshrinkingthesearchfielddynamically．Theimprovedalgorithmtakesadvantageofthechaoticsearchtoimprovethecapabilityofprecisesearchwhilekeep

5、theabilityofglobalsearchofbasicfireflyalgorithm．Simulationresultsforbenchmarkfunctionsshowthattheproposedalgorithmhasimprovedtheglobaloptimizationabilityremarkably，andhasadvantageofconvergencepropertyandaccuracycomparedwiththeoriginalFA．Keywords：Fireflyalgorithm；Bionicprinciple；Chaoti

6、csearch；Functionoptimization萤火虫算法(FireflyAlgorithm，FA)是国际上出。该算法具有模型简单、可调参数少、宜于并行处新近发展起来的一种群智能优化算法，是模拟自然理、收敛速度快等特点，已在函数优化、生产调度、图界中萤火虫发光的生物学特性发展而来的一种基于像处理等方面得到了应用。与其他优化算法类群体智能的演化计算技术，由Krishnanand等。提似，基本FA也存在容易陷入局部最优、发生早熟收敛、后期收敛速度较慢等问题。收稿日期：2011—04—15修订日期：2011-12l9针对基本萤火虫算法的缺点，本文提出了一种基金项

7、目：国家自然科学基金资助项目(7l271138)；教育部人文基于逻辑自映射的变尺度混沌萤火虫优化算法。在社会科学规划基金资助项目(1OYJA630187)；上海市重点学科建设资助项目($30504)寻优过程中，利用类似载波的方法将逻辑自映射函作者简介：刘长平(1974一)，男，博士生，讲师。研究方向为智能数产生的混沌变量引入到萤火虫算法中，对选取的优化与管理工程。E—mail：Icpmail@l63．COll—萤火虫个体进行混沌优化，同时动态收缩搜索空问第4期刘长平，等：具有混沌搜索策略的萤火虫优化算法539以加快收敛速度。改进算法结合了萤火虫算法收敛定义2萤火虫

8、的吸引度为