果蝇优化算法(FOA)步长改进及其多元函数最优化方法

被引：24

作者：

马超

董玲

机构：

[1] 华北电力大学数理系

来源：

数学学习与研究 | 2013年 / 13期

关键词：

果蝇优化算法(FOA); 变步长; Schaffer函数; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; O224 [最优化的数学理论];

学科分类号：

070105 [运筹学与控制论]; 140502 [人工智能];

摘要：

果蝇优化算法(FOA)模拟果蝇群体利用嗅觉和视觉寻找食物的方法来寻找最优值.本文根据算法的特点分析了影响收敛速度的因素,通过变步长方式得到改进的FOA.另外还提出了多元函数最优问题的FOA方法.在对Schaffer函数的全局最优过程中,经过变步长的FOA收敛速度大大提高(与理论最优值的误差以指数速度下降),在计算速度和收敛精度方面都远远优于遗传算法.

引用

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页数：3

共 4 条

[1]

应用果蝇优化算法优化广义回归神经网络进行企业经营绩效评估 [J].