多模态函数聚类后再创种群的并行搜索佳点集萤火虫算法

摘要

萤火虫算法在求解多模态函数时,随着峰值个数的增加,往往需要更大的种群规模才能得到较为理想的结果,而且初始种群是否均匀分布对结果也有很大影响。针对萤火虫算法的这些不足,提出了一种多模态函数的聚类后再创种群的并行搜索佳点集萤火虫算法。该算法首先以数论佳点集的思想将萤火虫均匀分布于搜索空间中,在粗糙搜索完成后,通过密度聚类算法进行捕峰操作,重新构造等同于峰值点数的各个平行空间;然后在各空间中继续加入少量佳点集生成的萤火虫并行精细搜索,最终可获得各个平行空间的局部最优解以及整个空间的全局最优解。与其他算法在12个典型多模态函数中的测试结果进行对比,该算法总体上缩小了种群规模,加快了收敛速度,搜索精度更高,时间成本更低,稳定性能更好。