【摘 要】
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为了克服原始萤火虫算法(Glowworm swarm optimization,GSO)对于多峰函数寻优精度不高和后期收敛速度较慢的问题.为此,本文针对性的提出了一种改进的动态步长自适应的萤火虫
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理重点实验室,安徽大学计算机科学与技术学院
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为了克服原始萤火虫算法(Glowworm swarm optimization,GSO)对于多峰函数寻优精度不高和后期收敛速度较慢的问题.为此,本文针对性的提出了一种改进的动态步长自适应的萤火虫优化算法.采用该算法的改进思想,能在一定的程度上避免算法因为过早的成熟而陷入局部最优,并且改进的算法比原始萤火虫算法有着更好的收敛精度.Matlab实验仿真表明,改进算法在一定程度上提高了收敛速度和寻优精度.
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