论文研究-修正浓度与适应步长的果蝇优化算法.pdf

基本果蝇优化算法在寻优求解时浓度值只能为正，无法对浓度为负时达到最优的问题进行寻优。另外基本果蝇算法在寻优求解时，步长是随机的，这就容易使算法早熟，陷入局部最优解，算法的求解精度也不高。针对基本果蝇算法的这些问题，提出了一种修正浓度与适应步长的果蝇优化算法。该算法对果蝇得到的浓度值进行了修正，使味道浓度分布在整个正负寻优区间。在迭代时，充分利用果蝇群体已经进行的全局影响因素，对果蝇个体的搜寻距离进行适应性改变。为了验证该算法的效果，选用了几个常用的测试函数对该算法进行实验验证，结果表明，该算法不仅可以有效避免陷入局部最优，在寻优精度上也有一定提升。