【摘 要】
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在对基本FA算法进行分析的基础上,指出FA算法存在全局搜索能力不足,以及因聚集而早熟收敛现象.为克服FA算法的不足,提出了保持个体活性的改进FA(IFA)算法,分别从γ值自适应调
【机 构】
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池州学院计算机科学系,江南大学物联网学院
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在对基本FA算法进行分析的基础上,指出FA算法存在全局搜索能力不足,以及因聚集而早熟收敛现象.为克服FA算法的不足,提出了保持个体活性的改进FA(IFA)算法,分别从γ值自适应调节、过程萤火虫位置更新、聚集萤火虫重新激活以及最优个体的局部处理等多个方面对基本FA算法进行了改进.通过在10个基准测试函数上的测试,并与基本FA算法、PSO算法、ABC算法和其他改进FA算法进行对比,实验结果表明,改进的IFA算法能够很好地保持种群的多样性,具有较快的收敛速度与较好的求解精度,适合复杂函数优化问题.
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