【摘 要】
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萤火虫算法是最近提出的一种基于种群迭代的全局优化方法，在许多领域有着广泛的应用。然而，基本萤火虫算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优、求解精度低等缺陷。提出一种改进的萤火虫算法用于求解无约束优化问题。该算法首先利用反向学习策略初始化萤火虫的位置，为全局搜索的多样性奠定基础；引入Rosenbrock 搜索以增强算法的局部搜索能力和加快收敛速度；采用高斯扰动对当前最优解进行变异操作以避免算法陷入局部最优
【机 构】
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厦门理工学院计算机与信息工程学院,福建厦门361024
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萤火虫算法是最近提出的一种基于种群迭代的全局优化方法，在许多领域有着广泛的应用。然而，基本萤火虫算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优、求解精度低等缺陷。提出一种改进的萤火虫算法用于求解无约束优化问题。该算法首先利用反向学习策略初始化萤火虫的位置，为全局搜索的多样性奠定基础；引入Rosenbrock 搜索以增强算法的局部搜索能力和加快收敛速度；采用高斯扰动对当前最优解进行变异操作以避免算法陷入局部最优。仿真实验结果表明，该算法具有较强的寻优性能。最后，将该算法应用到2 个工程优化问题中，获得了满意的结果。
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