10.3969/j.issn.1000-386x.2016.02.063
基于混合变异的萤火虫群优化算法
基本萤火虫群优化 GSO（Glowworm Swarm Optimization）算法在求解函数全局寻优问题时，存在后期收敛速度慢、容易陷入局部极值等问题。为此，提出一种基于混合变异的萤火虫群优化算法。该算法用混沌变异和边界变异来增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优，且能使算法获得精度更高的解。运用六个标准测试函数进行测试，结果表明，改进后的萤火虫群优化算法比基本 GSO 算法具有更高的寻优速度、寻优精度和收敛率。
萤火虫群优化算法、混沌变异、边界变异、混合变异、函数优化
TP183(自动化基础理论)
2016-04-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
272-275,317
