【摘 要】
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为提高萤火虫算法(FA)的收敛速度和求解精度,提出多策略融合学习萤火虫算法(MSFLFA)。该算法为最优萤火虫引入深度学习策略,开展全局搜索,为非最优萤火虫引入随机吸引模型,开
【机 构】
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江西科技学院信息工程学院,南昌工程学院信息工程学院
【基金项目】
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江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ180940),国家自然科学基金资助项目(61663029,62066030),江西省自然科学基金(20192BAB207031),江西科技学院自然科学项目(ZR1906),大学生创新创业训练计划省级项目(202010846001)
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为提高萤火虫算法(FA)的收敛速度和求解精度,提出多策略融合学习萤火虫算法(MSFLFA)。该算法为最优萤火虫引入深度学习策略,开展全局搜索,为非最优萤火虫引入随机吸引模型,开展局部开采,兼顾探索和开采平衡,提升收敛速度和寻优精度双目标。为验证MSFLFA性能,基于经典函数测试集进行仿真测试,实验表明,MSFLFA性能优于FA,VSSFA,WSSFA,MFA,CFA,RaFA和ApFA。为扩展MSFLFA应用领域,融合支持向量回归(SVR),建立MSFLFA-SVR径流预测模型。仿真实验表明,与FA-SV
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