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基于历史认知的果蝇优化算法

韩俊英  刘成忠  
【摘要】:针对果蝇优化算法的早熟收敛问题,提出了一种新的基于历史认知的果蝇优化算法。新算法通过增加个体"历史认知"的改进策略,优化进化方程,从而避免潜在全局最优解因为不考虑自己的历史轨迹,仅依靠单纯的聚集行为,而使自己的寻优轨迹迂回曲折,错过成为全局最优解的可能;并且通过线性递增的动态变化系数ω调整在迭代寻优过程中个体的"历史"对本次学习的价值,增强算法跳出局部最优,寻找全局最优的能力。对几种经典测试函数进行了仿真和实例计算,结果表明新算法更好地平衡了全局和局部搜索能力,在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上比其他经典智能优化算法有较大的提高。

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