改进果蝇优化算法在多目标搜索的应用

在实际工程优化问题中多数问题是多目标优化问题,多目标优化问题一直以来就是智能算法的研究热点。提出一种改进的果蝇优化算法,将其应用在多目标搜索领域,并成功使用该算法解决了一种多目标背包问题。算法在基本果蝇优化算法的基础上采用分群策略和动态半径,在群A中从种群位置开始以动态半径探索新的可行解,在群B中则通过非支配个体之间的交叉操作进行密集搜索。果蝇种群的位置在每一轮迭代产生的非劣解集中进行选取,提高了算法的收敛速度。通过在多个数据集下进行测试,并和粒子群算法、NSGA-2做了对比实验,最终结果显示使用该算法在特定条件下能取得较好的搜索效果,证明了使用果蝇优化算法解决多目标问题的可行性。     

动态搜索半径的果蝇优化算法

针对传统果蝇优化算法FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm)固定搜索半径导致后期局部寻优性能弱、收敛缓慢的问题,提出一种动态搜索半径的果蝇优化算法DSR-FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm With Dynamic Search Radius)。该算法前期以较大搜索半径保证全局寻优性能,而后期搜索半径随迭代次数动态递减以保证局部寻优性能,有效地实现算法全局与局部寻优性能的均衡。其次,针对传统果蝇优化算法不适于优化变量的区间设定问题,通过初始搜索半径设定和平移变换等技术提出一种有效的区间限定方法。数值实验结果表明:改进算法具有较好的寻优精度和预测标准差等指标,验证了算法的有效性和可行性。     

求解约束优化问题的改进果蝇优化算法及其工程应用

针对基本果蝇优化算法收敛速度慢、求解精度低、易于陷入局部极值以及算法候选解不能取负值等不足,提出一种用于解决约束优化问题的改进果蝇优化算法.该算法利用果蝇个体历史最佳记忆信息和种群全局历史最佳记忆信息构建多策略混合协同进化的搜索机制,以达到有效平衡算法的全局探索与局部开发的目的,同时也能够较好地避免算法的早熟收敛问题;...     

基于混合策略改进的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法收敛精度不高、容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于混合策略改进的果蝇优化算法(MSFOA)。受鲸鱼捕食猎物的启发,在对个体历史最优位置的更新中,采用新的组合搜索的方法,加快果蝇搜索迭代速度;在更新后的位置公式中引入自适应权重系数,提高算法的优化精度;当达到局部收敛状态时,结合多尺度高斯变异算子解决局部最优的限制。采用6个测试函数的仿真结果表明,MSFOA算法相比其它算法具有更快的收敛速度和较高的寻优精度。     

果蝇优化算法的进展研究分析

果蝇优化算法作为一种新兴的群智能优化算法,具有结构简单、调节参数少、可操作性强和全局寻优快等特点,使其相较于其他智能算法更容易理解和实现,因此自其提出之日起便受到广泛的关注与研究。综述了果蝇优化算法的设计思想,围绕现有的改进方法和相关应用进行重点分析,分析了果蝇优化算法的研究进展,包括候选解产生机制、多种群协同搜索、飞行策略等方面的改进以及在复杂函数优化、参数优化、调度及物流问题等方面的应用,最后提出果蝇优化算法未来值得关注的研究方向和内容。     

混沌动态步长果蝇优化算法

为了进一步提高标准果蝇优化算法的收敛速度和寻优精度,将混沌优化与迭代步长动态调节策略相结合,提出一种混沌动态步长果蝇优化算法。算法在寻优过程中引入动态步长调节因子对基本果蝇优化算法的步长实现持续动态更新,利用混沌优化方法对混沌变量与优化变量进行映射操作,同时引入混沌扰动使得果蝇个体能够快速跳出局部最优。实验结果表明:该算法在收敛速度和寻优精度上大幅提高。     

局部深度搜索的混合果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法(FOA)局部深度搜索能力较差且易陷入局部最优的缺点,提出了局部深度搜索的混合果蝇优化算法(SFOALDS)。通过借鉴混合蛙跳算法(SFLA)的更新策略,循环进行局部深度搜索操作,使得SFOALDS既保持了FOA较快的收敛速度,又增强了FOA局部深度搜索能力,有效避免了基本FOA易陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛速度和精度。仿真实验结果表明,SFOALDS比基本FOA和SFLA有较强的全局寻优性能,并且在高维函数上的优势更加明显。     

果蝇优化算法研究进展

作为一种新颖的群智能优化方法,受基于视觉和嗅觉的觅食行为的启发而提出的果蝇优化算法具有易理解和实现、控制参数少的特点.近年来果蝇优化算法的研究受到了广泛关注,果蝇优化算法及其变种在诸多工程优化领域得到了成功应用.阐述果蝇优化算法的设计思想与机制,重点综述果蝇优化算法的研究进展,包括维持种群多样性、知识驱动策略与协同机制的设计等方面的改进工作.同时,介绍果蝇优化算法在离散优化、多目标优化、不确定优化等方面的扩展性研究工作,并总结果蝇优化算法的代表性应用研究成果,最后指出在理论、设计、扩展、应用等方面未来进一步的研究方向和内容.     

新型改进果蝇优化算法

针对传统果蝇优化算法在进行优化时所存在的寻优精度偏低和收敛速度较慢的问题,提出了一种新的改进果蝇优化算法。该算法在迭代过程中将每次迭代所得最优值的变化率作为下一次果蝇种群飞行距离变化的参考依据。动态改变果蝇种群每次飞行的距离,能够有效地权衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。将该改进算法在函数优化中与原果蝇算法和另外两种果蝇改进算法进行仿真对比,结果表明,所提出的改进算法在收敛精度、收敛速度以及稳定性方面具有明显优势。     

新型果蝇优化算法的研究

由于传统果蝇优化算法（FOA）具有寻优精度低和易陷入局部极小点的缺点,提出了一种具有不同飞行半径的分群搜索策略,使得在搜索区间内果蝇的种群多样性大大增加;同时在果蝇个体的飞行距离与方向的步长函数上,针对不同的果蝇子群引入了不同的函数,该类函数具有周期震荡性质,可以很好地避免果蝇群陷入局部极小点而无法求得最优解。通过对8个测试函数的仿真实验,验证了这些策略能够有效地提高搜索精度、收敛速度和稳定性。     

基于混合果蝇优化算法的选址-库存联合优化策略

针对装备维修保障仓库系统运营费用高、仓库点位布局不合理、备件库存结构不合理等问题,建立以多品种联合补货问题为基础的装备维修备件仓库选址-库存控制决策联合优化模型,模型可用于求解仓库的开设位置、维修活动需求点的指派情况、仓库补货时间以及库存水平等.根据模型的结构特点,利用多种群协同进化的方法改进传统果蝇优化算法的位置更新方式,设计一种内外两层搜索策略的混合果蝇优化算法,外层搜索策略作为算法的主程序用于搜索仓库选址决策变量,内层搜索策略采用改进的RAND算法用于搜索库存控制决策变量.仿真结果表明,混合果蝇优化算法具有良好的求解效率,能够确保库存系统在一定服务水平的基础上有效降低库存运营总成本.     

一种面向多模函数改进的果蝇优化算法

为将果蝇优化算法有效应用在多模函数优化问题中,设计了一种优化多模函数的果蝇优化算法—基于佳点集和小生境技术的混合果蝇优化算法。首先引入数论中的佳点集概念构造初始种群,使其较均匀地分布在可行域中并且产生的模式多样性比随机分布更好,提高了算法的搜索能力及效率和稳定性;其次用小生境技术改进算法的搜索模式,更好地维持了种群的多样性使种群能快速定位较多的峰;再通过小生境熵来量化群体的多样性并选择进化方向,当小生境熵低于设定的阈值时,结合佳点搜索产生新群体给以扰动,以维持种群的多样性,否则对各个峰进行精细搜索。对七个测试函数分别进行两类仿真,结果表明,该算法不仅能够高效且高精度地找到全局极值而且能够以较高的精度定位到所有全局极值和多个次优极值,显示了较强的多峰搜索能力。     

一种新型的混沌步长果蝇优化算法

针对果蝇优化算法存在算法易早熟、收敛不足的问题,将Hénon混沌映射引用为步长因子,提出了一种混沌步长果蝇优化算法。利用Hénon映射所产生的混沌现象具有良好的遍历性、多样性的特点来改进果蝇算法的固定步长,并增加放大系数以提高算法的全局和局部搜索能力以及跳出局部最优解的能力。对10个经典测试函数进行测试,并与多个算法进行了对比分析,研究结果表明,该算法具有较高的全局搜索和跳出局部最优解的能力。     

基于细菌迁徙的自适应果蝇优化算法

针对果蝇优化算法的早熟收敛问题,提出了一种新的基于细菌迁徙的自适应果蝇优化算法。该算法在运行过程中根据进化停滞步数的大小自适应地引入细菌迁徙操作,提高算法跳出局部极值的能力;并且对每个个体根据适应值大小赋予不同的自适应迁徙概率,避免了迁徙可能带来的解退化的问题。对几种经典函数的测试结果表明,新算法具有更好的全局搜索能力,在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上比果蝇优化算法有较大的提高。     

一种用于PID控制参数优化的混合果蝇算法

针对果蝇优化算法（ FOA）收敛速度快但寻优精度低的缺点,为了改善果蝇算法的优化性能,提出一种混合果蝇优化算法（ HFOA）。HFOA采用分段优化的思想,在优化过程后期采用收敛稳定性较好的粒子群优化（ PSO）算法优化果蝇算法中果蝇个体飞行距离和味道浓度的判定值,采用误差性能指标积分准则ITAE作为适应度函数,并将优化方案应用于一类不稳定系统的PID控制。Matlab仿真验证表明：HFOA计算高效,具有良好的稳定性,收敛精度高,进而验证了HFOA应用于PID控制参数优化是可行而有效的。     

基于混合果蝇优化算法的现场服务调度问题

员工技能熟练程度对现场服务调度问题（FSSP）的执行效率有极大影响,现有研究中未考虑员工技能因素。针对上述问题,首先以员工的旅行时间、服务时间和等待时间为优化目标,建立考虑员工技能熟练程度的FSSP模型;然后,提出混合果蝇优化算法（HFOA）对该模型进行优化求解,根据问题特征和算法特点,设计了基于矩阵的编码方法;定义了两类矩阵操作,提出了3种搜索算子,重构了果蝇优化算法（FOA）的嗅觉搜索和视觉搜索过程;为了提升算法性能,构造了基于最邻近插入启发式算法的初始化算子;最后,通过典型实例对算法进行了仿真实验,并与遗传算法（GA）、贪婪随机自适应搜索过程（GRASP）算法进行了比较。实验数据显示,与其他两种算法相比,HFOA在均值和最优值方面表现更优秀。结果表明改进初始化方法和搜索策略后,HFOA在优化的精度和稳定性上优于其他算法。