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- [10] Glowworm swarm optimisation: a new method for optimising multi-modal functions[J] . K.N. Krishnanand,D.,Ghose.Int. J. of Computational Intelligence Studies . 2009 (1)
变步长自适应萤火虫群多模态函数优化算法
被引：11
作者：
黄正新
周永权
机构：
[1] 不详
[2] 广西民族大学数学与计算机科学学院
[3] 不详
来源：
关键词：
多模态函数优化;
萤火虫群优化(GSO);
自适应;
变步长萤火虫群优化(CSGSO);
多峰函数;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或减小其搜索步长,使算法具有动态自适应性。实验结果表明,该算法可有效地解决GSO算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高的问题,增强了GSO算法优化多模态函数的性能;与其他算法相比,提出的算法具有操作简单、容易理解、收敛速度快和求解精度高等优点。
引用
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