基于适应性动态步长的变异果蝇优化算法

摘要

针对基本果蝇优化算法(FOA)容易陷入局部最优值、后期收敛速度变慢和收敛精度较低的缺点,提出了一种基于适应性动态步长的变异果蝇优化算法(MFOAADS).首先,利用佳点集法选取种群初始位置,降低算法初始点选取的随机性和陷入局部最优值的概率;然后,采用适应性动态步长优化策略,提高收敛速度和求解精度;最后,若算法陷入了早熟,则对种群最优个体按一定概率执行柯西变异扰动,赋予其跳出局部最优的能力.经5个经典函数测试表明,固定迭代次数时MFOAADS的收敛精度与收敛速度明显优于FOA;固定目标精度时,MFOAADS相对于FOA平均迭代次数有着大幅下降且成功率达97％以上.实验结果表明,所提算法求解精度、运行效率以及可靠性相对于基本FOA算法都有着显著提高.