基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法

针对人工萤火虫(AGSO)算法中存在一些漫无目的随机运动的萤火虫及一些萤火虫在非全局极值点出现严重聚集时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值的问题,提出一种基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法。用自适应t分布变异和最优调教变异来增强种群的多样性,限制算法陷入局部最优;定义了变异控制因子对变异的运行进行控制,结合历史状态信息给出了自适应t分布混合变异描述。该变异方法能使算法同时提高全局探索能力和局部开发能力。通过典型函数算例和实际应用算例实验结果表明,该算法是可行有效的,比传统算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。