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摘要
萤火虫算法在处理多峰优化问题时易陷入局部最优,针对该问题提出一种自主学习萤火虫算法.该算法将粒子按适应度划为自主学习粒子和普通粒子,自主学习粒子从种群中随机选择一个粒子并随机选择一个维度,使用3种学习策略产生3个候选解,在自身以及候选解中选择最好的解;普通粒子同时选择两个优于自身的粒子进行学习.自主学习粒子能够维持算法对多个极值空间的探索并提高算法优化精度;普通粒子以两个粒子的混合信息为指引,使算法跳出局部最优.此外,使用淘汰机制,让算法舍弃对劣质极值空间的维护,进而提高对优质极值空间的开发,实验结果表明,所提出算法在处理多峰优化问题时具有高效的性能.
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