【摘 要】
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针对传统萤火虫算法（Firefly Algorithm,FA）的参数设置无法解决不同优化问题的实时要求,算法寻优效率降低等问题,提出一种通过粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）的粒
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针对传统萤火虫算法（Firefly Algorithm,FA）的参数设置无法解决不同优化问题的实时要求,算法寻优效率降低等问题,提出一种通过粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）的粒子搜索,对不同优化问题自适应选取萤火虫算法参数值的优质组合的方法,并选取8个不同的测试函数进行实验.测试结果表明,该粒子群-萤火虫算法参数优化策略具有较强的灵活性和适应性,验证了优化方案的可行性和有效性,并为其他启发式算法的参数优化提供思路.
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