混沌萤火虫优化算法的研究及应用

被引:13
作者
郁书好 [1 ,2 ]
苏守宝 [2 ]
机构
[1] 合肥工业大学计算机网络系统研究所
[2] 皖西学院信息工程学院
关键词
萤火虫优化(GSO); 早熟收敛; 混沌; 车辆路径问题(VRP); 切比雪夫映射;
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
针对基本萤火虫群优化算法的早熟收敛,易陷入局部最优值,求解精度不高等问题,提出了一种基于切比雪夫映射的混沌萤火虫优化算法。利用混沌系统的随机性和遍历性初始化萤火虫群,获得了质量较高且分布较均匀的初始解;同时对部分适应值低的个体进行了混沌优化,以提高种群的多样性。对4个标准测试函数进行了仿真实验,结果表明该算法的求解精度、全局搜索能力优于基本萤火虫优化算法。将改进算法应用于车辆路径问题的求解中,结果表明了改进算法的有效性。
引用
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