针对萤火虫算法(FA)复杂度大,对高维函数优化困难,容易陷入局部极小值等问题,提出了基于拓扑改进与交叉策略的萤火虫算法。该算法用冯诺依曼拓扑结构来模拟萤火虫之间的邻域结构,提高了全局搜索能力,并且减小了计算复杂度。同时,引入自适应交叉策略,根据萤火虫的多样性动态的调整交叉概率,增强了萤火虫跳出局部最优的能力。对8个标准测试函数的仿真实验表明,改进后的萤火虫算法与标准萤火虫算法相比,有更高的收敛精度和稳定性。
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