一种基于自适应搜索策略的改进萤火虫算法

摘要

萤火虫算法(FA)是一种基于群智能的优化技术,它在很多优化问题上表现出较好的性能。然而,它求解复杂优化问题时存在一些问题,如收敛速度慢,精度低。针对这些问题,本文提出了一种新的萤火虫算法(取名AFA),该方法使用了三种混合策略,以获得好的优化性能。它首先使用一种自适应的参数方法来动态改变步长参数,然后应用一种改进的搜索策略来消除吸引力,于是,AFA不再包含光吸收系数和初始吸引力这2个参数;再使用反向学习来提高解的精度。仿真结果表明,本文提出的AFA算法优化结果优于MFA及PAFA算法。