基于均勻局部搜索和可變步長策略的螢火蟲優(yōu)化算法

　　針對螢火蟲算法（ FA）收斂速度慢和求解精度不高的問題，提出一種基于均勻局部搜索和可變步長策略的螢火蟲優(yōu)化算法（ UVFA）。首先，根據(jù)均勻設(shè)計理論建立局部搜索算子，對FA的搜索過程進行改進，以提升算法的局部開采能力和收斂速度；其次，利用可變步長策略，動態(tài)地調(diào)整算法搜索步長，以平衡全局和局部的勘探能力和開采能力；最后將均勻局部搜索算子和可變步長進行融合。通過對12個標準測試函數(shù)進行仿真實驗，結(jié)果表明，UVFA的目標函數(shù)均值均明顯優(yōu)于FA、明智步長策略的螢火蟲算法（WSSFA）、可變步長螢火蟲算法（VSSFA）和基于均勻局部搜索的螢火蟲優(yōu)化算法（ UFA），并且時間復(fù)雜度明顯降低，并且在低維和高維問題中均顯示出了較好的質(zhì)量，具有良好的魯棒性。
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