【摘 要】
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针对基本果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优、寻优精度不高的缺点,提出了基于模拟退火机制的果蝇优化算法(SAFOA)。算法在分析FOA优化机理和局限性的基础上,采用模拟退火机制
【机 构】
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河池学院计算机与信息工程学院,江西财经大学信息管理学院,
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针对基本果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优、寻优精度不高的缺点,提出了基于模拟退火机制的果蝇优化算法(SAFOA)。算法在分析FOA优化机理和局限性的基础上,采用模拟退火机制对果蝇进行扰动,根据随机概率对局部极小点进行取舍和突跳,从而避免果蝇被局部极小值吸引。通过12个标准测试函数的仿真结果表明,相比基本FOA、其它改进的FOA和PSO等算法,SAFOA算法有效地避免了基本FOA算法易陷入局部最优等缺点,具有更强的全局搜索能力和稳定性,其收敛精度、收敛速度均得到显著的提高。
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