基于轮盘赌反向选择机制的果蝇优化算法

摘要

针对基本果蝇优化算法(FOA)容易陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度不高的缺点,论文提出了使用轮盘赌的反向选择机制,选择扰动后的最优值作为步长变化依据,以保持果蝇群体的多样性从而使得算法保持较好的优化能力.通过对经典测试函数的仿真实验表明,改进的果蝇算法全局寻优能力提高,且具有更快的收敛速度和更高的寻优精度.