启发信息引导的改进萤火虫算法

作者：崔家瑞^*; 李擎; 杨柳祎; 王恒; 张博钰

来源：哈尔滨理工大学学报, 2019, 24(01): 92-98.

DOI：10.15938/j.jhust.2019.01.015

• 萤火虫算法
• 启发信息
• 全局最优
• 贝叶斯估计
• 数值优化

萤火虫算法(FA)是一种群体智能优化算法,它基于萤火虫的闪烁和吸引特征模拟萤火虫的社会行为。为解决萤火虫算法后期收敛速度慢,易陷入局部最优的不足,对算法进行了改进。提出了两种启发信息引导算法收敛:第一种借鉴粒子群算法中"全局最优"的思想,将当前最优点的位置作为启发信息,形成了基于当前全局最优的萤火虫算法(FAGO);第二种将贝叶斯估计计算出的最优移动方向作为启发信息,形成了基于贝叶斯估计的萤火虫算法(FABE)。最后,将本文算法在多个常见函数上进行了测试,并与经典萤火虫算法、近年其他文献改进萤火虫算法进行了对比研究,结果表明本文所提算法能够加快收敛速度,提高收敛精度。

• 单位
  北京科技大学; 自动化学院