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大数据-算法-萤火虫算法的研究与应用.pdf
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基本萤火虫算法存在容易陷入局部最优及收敛速度低的问题，提出了一种改进进化机制的萤火虫算法（IEMFA）。在群体进化过程中赋予萤火虫改进的位置移动策略，并利用改进后的萤火虫算法来优化传统BP神经网络的网络参数。测试结果表明，基于改进萤火虫算法的BP神经网络具有更好的收敛速度和精度。
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论文研究-采用萤火虫算法的矢量量化 .pdf
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采用萤火虫算法的矢量量化，乔桢，程永强，矢量量化（VQ）是数字图像压缩应用中一种强大的技术。本文介绍了传统的LBG算法，提出了新的萤火虫算法(FF-LBG)来构造矢量量化码本。��
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作为一种新兴的群智能优化方法，萤火虫算法具有简单易懂、参数少和易实现等优点，已经在诸多领域取得了较好的应用。为了使该算法能够更有效地解决不同的优化问题，需要对标准萤火虫算法进行改进或混合其他算法。介绍了萤火虫算法的原理及其应用领域，重点分析了算法的改进策略，并提出了算法进一步研究的方向。
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萤火虫算法在电网规划中的应用
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电网规划问题是一种大规模的复杂的非线性规划问题，通常处理的方法是将这个多目标问题转化为一个单目标问题，本文首先对电网规划问题采用罚函数方法来评价目标函数，其次分析介绍了一种新颖的群智能优化算法---萤火虫算法的仿生原理和数学模型，随后将其应用于电网规划问题的求解，数值实验采用18节点的系统进行测试，实验结果表明，该算法在收敛速度和收敛精度方面较其他算法都有提高。
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根据群集智能优化原理, 给出了一种基于萤火虫寻优思想的新算法——萤火虫群优化算法, 并针对0-1背包问题进行求解。经仿真实验并与蜂群算法、蚁群算法和微粒群算法进行了比较, 获得了满意的结果, 这说明了算法在0-1背包问题求解上的有效性和具有更快的收敛速度, 拓展了萤火虫群优化算法的应用领域。
混沌萤火虫优化算法的研究及应用* (2014年)
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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
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