【摘 要】
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为提高萤火虫算法精度,解决该算法迭代步长固定易陷入局部最优等问题,提出一种改进的萤火虫算法—极值优化萤火虫算法(Extremal Optimization Firefly Algorithm,EOFA)。EOFA是将极值动力学算法强大的局部搜索能力与萤火虫算法的强搜索性相结合,采用倒S型函数的迭代步长,提高萤火虫算法的寻优能力。函数寻优测试的仿真结果表明:改进的EOFA相较于萤火虫算法以及粒子群算
【机 构】
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中国民航大学航空工程学院,天津300300
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为提高萤火虫算法精度,解决该算法迭代步长固定易陷入局部最优等问题,提出一种改进的萤火虫算法—极值优化萤火虫算法(Extremal Optimization Firefly Algorithm,EOFA)。EOFA是将极值动力学算法强大的局部搜索能力与萤火虫算法的强搜索性相结合,采用倒S型函数的迭代步长,提高萤火虫算法的寻优能力。函数寻优测试的仿真结果表明:改进的EOFA相较于萤火虫算法以及粒子群算法都具有更好的寻优性能。将该改进算法应用洗出算法参数优化中,得到了满意的效果。
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