【摘 要】
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针对果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高且易陷入局部最优的缺点,提出了多样性种群果蝇优化算法(DPFOA:the diversity of population fruit fly optimization algorithm)。算法中
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针对果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高且易陷入局部最优的缺点,提出了多样性种群果蝇优化算法(DPFOA:the diversity of population fruit fly optimization algorithm)。算法中引入遗传算法中突变的概念,使正常果蝇突变为具有特殊能力的个体,增加果蝇种群的多样性,不同果蝇有不同的算法寻优机制,通过协作使算法更加准确并精确地找到全局最优解。对几种经典的测试函数的仿真结果表明,DPFOA算法在收敛精度提高了两个数量级的同时,收敛速度也提高了4~5倍,并且对于FOA陷入局部最优解的情况也得到了一定的改善。
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