多策略融合的多目标萤火虫算法OA
Multi-objective Firefly Algorithm based on Multi-strategy Fusion
为解决多目标萤火虫算法处理复杂优化问题时所表现出的勘探能力弱、收敛性及分布性差等问题,提出了一种多策略融合的多目标萤火虫算法(MOFA-MSF).首先,采用随机化与均匀化相结合的方法初始化种群,保证了初始种群的分布性好;其次,通过档案精英解引导萤火虫移动,在萤火虫移动公式中引入莱维飞行随机扰动并添加变异算子,避免种群陷入局部最优,平衡了算法的局部搜索和去全局勘探能力;最后,引入拥挤距离机制维持外部档案,以获取均匀分布的Pareto前沿.将MOFA…查看全部>>
In order to solve the problems such as weak exploration ability,poor convergence and poor distribution of multi-objective Firefly algorithm when dealing with complex optimization problems,this paper proposes a multi-objective Firefly algorithm based on multi-strategy fusion.Firstly,a combination of randomization and homogenization is used to initialize the population,ensuring the u-niformity and randomness of the initial population;Secondly,guided by the eli…查看全部>>
黄建平;陈谣;邢文来;康平;赵嘉
南昌工程学院信息工程学院,330099,南昌南昌工程学院信息工程学院,330099,南昌南昌工程学院信息工程学院,330099,南昌南昌工程学院信息工程学院,330099,南昌南昌工程学院信息工程学院,330099,南昌
计算机与自动化
萤火虫算法多目标优化多策略拥挤距离莱维飞行变异算子
firefly algorithmmulti-objective optimizationmulti-strategycrowding distanceLévy flightmutation operator
《江西科学》 2023 (6)
1039-1047,9
江西省教育厅科技计划项目(GJJ2201506,GJJ2201803).
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