修正浓度与适应步长的果蝇优化算法

摘要

基本果蝇优化算法在寻优求解时浓度值只能为正,无法对浓度为负时达到最优的问题进行寻优.另外基本果蝇算法在寻优求解时,步长是随机的,这就容易使算法早熟,陷入局部最优解,算法的求解精度也不高.针对基本果蝇算法的这些问题,提出了一种修正浓度与适应步长的果蝇优化算法.该算法对果蝇得到的浓度值进行了修正,使味道浓度分布在整个正负寻优区间.在迭代时,充分利用果蝇群体已经进行的全局影响因素,对果蝇个体的搜寻距离进行适应性改变.为了验证该算法的效果,选用了几个常用的测试函数对该算法进行实验验证,结果表明,该算法不仅可以有效避免陷入局部最优,在寻优精度上也有一定提升.