【摘 要】
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近些年来,随着群智能优化算法的提出,优化问题得到了一定程度的解决,这也促进了很多工业问题的发展。萤火虫算法（Firefly Algorithm,FA）作为群智能算法的一种,以其模型结构简单、性能较好等优势被广泛地应用到了各类优化问题中。然而,随着研究者们的不断探索和分析,FA依然存在着容易陷入局部最优、时间复杂度较高且算法的收敛性能差等问题。因此本文针对FA存在的缺陷进行了以下几点研究,主要工作如
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近些年来,随着群智能优化算法的提出,优化问题得到了一定程度的解决,这也促进了很多工业问题的发展。萤火虫算法（Firefly Algorithm,FA）作为群智能算法的一种,以其模型结构简单、性能较好等优势被广泛地应用到了各类优化问题中。然而,随着研究者们的不断探索和分析,FA依然存在着容易陷入局部最优、时间复杂度较高且算法的收敛性能差等问题。因此本文针对FA存在的缺陷进行了以下几点研究,主要工作如下:（1）针对传统的FA收敛性能较差的问题,本文对其步长因子α进行了调整,提出了一种步长因子更新公式,使得α不再是一个固定的常数,而是随着迭代次数的增加逐渐减小的量。同时,针对FA在解决大规模复杂问题时容易陷入局部最优且算法的运行时间较长的缺陷,本文提出了三种不同的并行方法,从而提出了基于动态交流策略的并行萤火虫（Dynamic Communication Parallel Firefly Algorithm,DCPFA）系列算法。（2）针对算法存在时间复杂度较高的问题,本文对FA的种群规模进行了压缩,提出了一种基于FA的压缩思想,并将该思想引入到DCPFA系列算法的研究中,提出了基于动态交流策略的并行压缩萤火虫（Dynamic Communication Parallel Compact FA,DCPCFA）系列算法,进一步地提高算法的整体性能。（3）通过CEC2013测试函数集对所提出的DCPCFA系列算法进行算法性能的测试实验,验证了所提算法的优势。并且,分别根据CEC2013中的三类函数对DCPCFA进行分析,找出了 DCPCFA系列算法所包含的三种算法中最适合解决WSN覆盖优化问题的一种算法DCPCFA-B,并将该算法应用到WSN的覆盖优化问题中。通过CEC2013测试函数集的测试实验可以看出,与其它对比算法相比,在单峰函数的测试结果中,DCPCFA-B、DCPCFA-A进行寻优后得到了最优的结果均是2次,DCPCFA-R虽然表现得没有另外两种DCPCFA算法好,但相较于其他对比算法仍然有着更好的寻优能力。在多峰函数的测试结果中,DCPCFA-B、DCPCFA-A以及DCPCFA-R在此类函数中分别寻得最优值的次数为11次、4次和1次。在组合函数中,DCPCFA-B和DCPCFA-A分别在寻优精度方面寻得最优结果5次和3次。随后,将多峰函数中表现出性能最好的DCPCFA-B选出,并将其应用于WSN的覆盖优化问题中。两组仿真实验结果的表明,相较于使用PSO、FA、PFA、CFA进行优化后的结果使用DCPCFA-B进行优化后的结果得到了有效提高。由此可见,本文所提出的优化方法对FA的后续研究提供了可行的参考方案。
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