多策略集成萤火虫算法OA
为解决萤火虫算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出一种多策略集成萤火虫算法。该算法首先在位置更新公式中引入基于注意力机制的惯性权重,帮助萤火虫跳出局部最优,从而有效提升算法的收敛速度;其次提出一种步长调整机制,为萤火虫算法评估次数设定某一阈值,提高算法的局部开发能力;最后引入改进的邻域搜索策略,充分利用每只萤火虫的历史最优位置信息,使当前待优化粒子有机会搜索到更优解,可有效改善算法迭代后期探索能力下降的问题。12个基准测试函数和22个复杂测试…查看全部>>
贺朝;康平;李卿鹏;刘显明;李思维;赵嘉
南昌工程学院信息工程学院,江西南昌330099南昌工程学院信息工程学院,江西南昌330099国网江西省电力有限公司南昌供电分公司,江西南昌330200国网江西省电力有限公司信息通信分公司,江西南昌330012国网信息通信产业集团,北京昌平102200南昌工程学院信息工程学院,江西南昌330099
信息技术与安全科学
萤火虫算法惯性权重步长调整邻域搜索
《南昌工程学院学报》 2023 (1)
P.80-87,8
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