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《广西民族大学》 2012年
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人工萤火虫群优化算法改进与应用研究

赵光伟  
【摘要】:人工萤火虫群优化(Glowworm Swarm Optimization,GSO)算法是由印度学者K.N. Krishnanand和D. Ghose于2005年提出的一种新的群智能优化算法。迄今为止,人工萤火虫群优化算法在多模态函数优化问题、多信号源追踪问题、多信号源定位问题、有害气体泄漏定位问题、组合优化等方面得到成功的应用,且表现出良好的性能。但人工萤火虫群优化算法也有自身的缺点,有很多地方需要改进、完善。如存在陷入局部最优、在迭代后期收敛速度慢、求解精度不高、缺乏数学理论基础等缺陷;在应用方面,和粒子群(PSO)算法、蚁群算法(ACO)等算法相比,人工萤火虫群优化算法的应用范围还比较窄,有待于进一步拓宽。 基于此,本文首先针对基本人工萤火虫群优化算法在高维函数优化效果差的缺点,提出一种用复合形法指导的人工萤火虫群优化算法来解决高维函数优化问题,实验结果表明,基于复合形法指导的GSO算法有效的解决了基本人工萤火虫群优化算法在高维空间优化效果差的缺点,使得算法在高维函数的优化性能有较大的提高。另外,针对人工萤火虫群优化算法在迭代后期搜索精度不高和寻优效率差的缺点,提出一种基于局部搜索算子的人工萤火虫群优化算法,该算法是在基本人工萤火虫群优化算法的基础上引入局部搜索算子,实验结果表明改进后的算法在搜索精度和寻优效率上都有较大提高。最后,把复合形法指导的人工萤火虫群优化算法应用到求解非线性方程组问题上,通过数值实验表明改进后的算法在求解非线性方程组问题上有很好的求解效果。
【学位授予单位】:广西民族大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP18

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【参考文献】
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