一种改进的进化模型和混沌优化的萤火虫算法

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针对传统萤火虫算法在全局寻优搜索中存在收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部极值区域等缺陷,提出一种改进的进化模型和混沌优化的萤火虫算法(FAEC)。首先,采用逻辑自映射产生混沌序列对萤火虫个体位置进行初始化,提高种群多样性;其次,在算法进化过程中引入惯性权重,控制前代个体对后代个体的影响,并利用种群最优个体的引导作用加强不同个体之间的信息共享;然后,引入动态步长与对称边界变异操作,解决越界问题并继续提高种群多样性。在6个标准测试函数上与传统萤火虫算法和基于改进进化机制的萤火虫算法进行了对比,实验结果表明,所
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