一種基于全局信息共享的自適應(yīng)FA算法
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針對螢火蟲算法FA對于高維復(fù)雜問題,收斂速度慢、求解精度低,優(yōu)化效果不理想等缺點(diǎn),提出一種基于全局信息共享的自適應(yīng)FA算法。分別從三個(gè)方面對FA算法進(jìn)行了改進(jìn):通過引入群體距離,改進(jìn)Y值的調(diào)節(jié)方式,提升算法的自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力;通過增加過程搜索信息,加強(qiáng)算法的精細(xì)化調(diào)節(jié)能力;通過引入基于全局平均位置信息的量子空間下的勢阱模式,增強(qiáng)算法的全局搜索能力。最后對幾種典型函數(shù)的測試結(jié)果表明,改進(jìn)算法在收斂速度與收斂精度上,較其它算法有明顯提高。
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