【摘 要】
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为了系统地分析萤火虫算法(firefly algorithm,FA),首先对FA算法的收敛过程进行了分析,得出FA算法收敛的两个一般条件:随机扰动项的数学期望等于0;最大吸引度β0∈(0,2),通常
【机 构】
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池州学院计算机科学系,中国科学技术大学计算机科学与技术学院,江南大学物联网工程学院
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为了系统地分析萤火虫算法(firefly algorithm,FA),首先对FA算法的收敛过程进行了分析,得出FA算法收敛的两个一般条件:随机扰动项的数学期望等于0;最大吸引度β0∈(0,2),通常取β0∈(0,1],并且β0越大,算法收敛速度越快。接着根据随机算法的收敛准则,证明了FA算法不具有全局收敛特性。然后应用数学归纳法,结合夹逼定理及反证法,从理论上证明了FA算法收敛于群体最优解,是一个局部收敛算法。最后对不同条件下的FA算法收敛性进行了仿真,实验结果与理论结果一致,佐证了理论分析的正确性。
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