基于萤火虫算法和高斯扰动的飞蛾优化算法

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针对飞蛾优化算法易陷入局部最优、寻优精度不高的缺点,提出一种基于萤火虫算法和高斯扰动的飞蛾优化算法。采用萤火虫算法改善飞蛾优化算法的初始种群质量,增强飞蛾种群的多样性;将指数递减策略引入飞蛾位置更新公式,使算法迅速进入全局寻优并展开精确搜索;构造高斯扰动项加入到局部新解产生公式,防止陷入局部最优;设计扰动控制因子以控制高斯扰动的扰动范围,增强算法的稳定性。通过10个测试函数进行仿真实验。结果表明:改进的飞蛾优化算法的寻优性能明显提高,收敛速度更快,求解精度更高,稳定性更强。
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