果蝇优化算法的加权策略研究.pdf

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1、TechniqueandMethod果蝇优化算法的加权策略研究杜军俊(甘肃农业大学信息科学技术学院，甘肃兰州730070)摘要：针对基本果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢和寻优精度不高的缺点，在位置更新公式中引入加权因子．提出了基于线性递减策略和先增后减策略的两种加权果蝇优化算法(WFOA)，从而增强了种群的多样性。通过对6个测试函数的仿真实验，验证了这些策略的可行性，表明这些策略能够有效地提高算法的收敛速度和搜优精度。经过两种策略的对比，发现线性递减策略具有更快的收敛速度，而先增后减策略具有更强的鲁棒性和稍好的寻优精度。关键词：加权因子；果蝇优化算法；线性递减策略；先增后减策略中图分

2、类号：TP18文献标识码：A文章编号：1674—7720(2014)16—0067—04StudyonthestrategyofweightinginfruitflyoptimizationalgorithmDuJunjun(SchoolofInformationScienceandTechnology，GansuAgriculturalUniversity，Lanzhou730070，China)Abstract：Inordertosolvetheproblemsofslowconvergencerateandlowconvergenceprecision，introducinga

3、weighringfactorinthelocationupdateformula，afewweightedfruitflyoptimizationalgorithm(WFOA)withlineardecreasingstrategyandfirstincreasedandthendecreasedstrategyispresentedtoenhancethediversityofthepopulation．Theresultson6testfunctionsprovethesemethodsarefeasible，andindicatethesemethodscanimprovet

4、heconvergencespeedandconvergenceprecision．Bycomparingthetwostrategieshasfoundlineardecreasingstrategyfasterconvergence，thefirstincreasedandthendecreasedstrategyhasstrongerrobustnessandslightlybetterconvergenceprecision．Keywords：weightingfactor；fruitflyoptimizationalgorithm(FOA)；lineardecreasing

5、strategy；firstincreasedandthendecreasedstrategy果蝇优化算法FOA(FruitFlyOptimizationAlgorithm)本文针对FOA收敛速度慢、收敛精度低等缺点，提是由台湾博士潘文超于2011年提出的，与蚁群算法和出了加权果蝇优化算法WFOA(WeightedFruitFlyOp—粒子群算法类似，是基于动物群体觅食行为演化出的一timizationAlgorithm)，进而对几种不同加权策略下的果种寻求全局优化的新方法H-3I。它不同于顺序执行的传蝇优化算法进行了对比研究。统智能算法。而是以果蝇群体自组织性和并行性为基1果蝇优化

6、算法及其改进础，构造出的一种动物自治体模型。FOA有着算法简单、1．1果蝇优化算法控制参数少、容易实现、且具有一定并行性等特点，因此FOA在计算方法上类似于遗传算法，但不同的是在各领域得到广泛应用。FOA可以优化神经网络参FOA不使用杂交和变异等算子，而是通过模仿果蝇特殊数，已成功应用于企业经营绩效评估、外贸出I：1预测、原的嗅觉和视觉特点来进行搜索。果蝇的嗅觉器官能很好油含水率预测等sI6；FOA也可优化支持向量机模型，地搜集飘浮在空气中的各种气味，甚至能嗅到几十公里已成功应用于故障诊断、物流需求量预测等[7-81。但由于以外的食物源。然后飞近食物位置，使用敏锐的视觉发FOA是较晚

7、提出的一种随机搜索算法，其在理论分析和现食物与同伴聚集的位置，并且往该方向飞去121。应用研究等方面还处于初级阶段，同时也存在易发散、根据果蝇搜索食物的特性，将果蝇优化算法归纳为收敛精度不高等缺点。以下几个必要的步骤『I_。1：《微型机与应用》2014年第33卷第16期欢迎网上投稿WWW．pcachina．corn67TechniqueandMethod(1)给定群体规模Sizepop，最大迭代次数Maxgen，范围相对缩小，这时主要根据随机飞行方向与距离