混沌萤火虫优化算法的研究及应用

针对基本萤火虫群优化算法的早熟收敛,易陷入局部最优值,求解精度不高等问题,提出了一种基于切比雪夫映射的混沌萤火虫优化算法。利用混沌系统的随机性和遍历性初始化萤火虫群,获得了质量较高且分布较均匀的初始解;同时对部分适应值低的个体进行了混沌优化,以提高种群的多样性。对4个标准测试函数进行了仿真实验,结果表明该算法的求解精度、全局搜索能力优于基本萤火虫优化算法。将改进算法应用于车辆路径问题的求解中,结果表明了改进算法的有效性。     

基于混沌理论的动态种群萤火虫算法

针对萤火虫算法在全局寻优搜索中收敛速度慢、求解精度低,易陷入局部极值区域等缺陷,提出一种基于混沌理论的动态种群萤火虫算法。首先,该算法采用立方映射产生的混沌序列对萤火虫位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础; 其次,通过对种群的动态监测,每当算法满足预设条件时,基于混沌序列生成部分新的个体,以提高算法的收敛速度; 最后,对每一代产生的全局最优解,适时采用高斯扰动进行变异操作,使算法更具有跳出局部极小的能力。通过对6个复杂Benchmark函数进行测试,实验结果表明,该算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度。     

融合混沌映射和二次插值的自适应鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)易陷入局部最优，收敛速度慢和寻优精度低等问题，提出一种融合混沌映射和二次插值的自适应鲸鱼优化算法(adaptive whale optimization algorithm based on chaotic mapping and quadratic interpolation, CQAWOA)。引入混沌映射在初始化阶段生成新种群，实现种群多样性；设计自适应权重，提高算法全局搜索和局部寻优能力并加快收敛速度；利用二次插值策略生成新的鲸鱼个体，采用贪婪策略更新局部最优解，提高种群计算的精度。通过15个基准函数将改进算法与其它优化算法进行对比测试，测试结果验证了在求解过程中，改进算法寻优速度和求解精度均存在显著提升。     

自适应分组差分萤火虫算法求解连续空间优化问题

提出一种自适应分组差分萤火虫算法求解连续空间优化问题.利用自适应分组策略对种群进行分子群寻优,基于均匀设计理论调整算法参数,通过云模型算法来改进最优个体的随机扰动行为,引入个体能效吸引力来改进非最优个体更新方式.最后,利用差分变异算法和混沌理论完成个体变异.典型复杂函数测试表明,所提出的算法具有很好的收敛精度和计算速度.     

基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法

针对基本灰狼优化算法在求解复杂问题时同样存在依赖初始种群、过早收敛、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的灰狼优化算法应用于求解函数优化问题中。该算法首先利用混沌Cat映射产生灰狼种群的初始位置,为算法全局搜索过程的种群多样性奠定基础;同时引入粒子群算法中的个体记忆功能以便增强算法的局部搜索能力和加快其收敛速度;最后采用高斯变异扰动和优胜劣汰选择规则对当前最优解进行变异操作以避免算法陷入局部最优。对13个基准测试函数进行仿真实验,结果表明,与基本GWO算法、PSO算法、GA算法以及ACO算法相比,该算法具有更好的求解精度和更快的收敛速度。     

求解高维优化问题的混合灰狼优化算法

针对基本灰狼优化算法在求解高维优化问题时存在解精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,提出一种基于混沌映射和的精英反向学习策略的混合灰狼优化算法用于解决无约束高维函数优化问题. 该混合算法首先采用混沌序列产生初始种群为算法进行全局搜索奠定基础;对当前种群中的精英个体分别执行精英反向学习策略以协调算法的勘探和开采能力;在搜索过程中对决策层个体进行混沌扰动,以避免算法陷入局部最优的可能性. 选取10个高维(100维、500维和1000维)标准测试函数进行数值实验,结果表明混合灰狼优化算法在求解精度及收敛速度指标上明显优于对比算法.     

改进型萤火虫算法求解CRN频谱分配问题

在认知无线电网络CRN(Cognitive Radio Network)中,寻找频谱分配更优化方案。在基本萤火虫算法基础上,提出改进型萤火虫算法。该算法将固定步长改为自适应可变步长,有效改善搜索精度低和收敛速度慢的问题。并且结合混沌优化,增加萤火虫种群的多样性以及提高全局搜索性。基于频谱分配模型仿真和4个标准函数测试可得,改进后萤火虫算法在收敛速度、求解精度、迭代过程稳定性以及网络总效益等方面均优于基本萤火虫优化算法。     

拉丁超立方抽样的自适应高斯小孔成像蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法存在种群多样性差、寻优精度低、收敛速度慢的不足,提出了拉丁超立方抽样的自适应高斯小孔成像蝴蝶优化算法。首先利用拉丁超立方抽样种群初始化策略以提高种群的多样性,从而增强算法的全局搜索能力;然后引入在不同进化时期自动调节搜索范围的自适应最优引导策略,平衡算法的全局和局部搜索能力,从而提升算法的寻优精度;最后采用高斯小孔成像策略,对最优个体进行扰动,使得种群个体向最优个体靠近,以进一步提升算法的寻优精度并加快算法的收敛速度。通过对14个基准测试函数进行仿真实验以及Wilcoxon秩和检验,结果表明改进算法的寻优精度、收敛速度、稳定性和可扩展性等性能均得到了较大提高。     

变尺度混沌光强吸收系数的萤火虫优化算法

针对基本萤火虫算法存在早熟现象,提出了一种变尺度混沌光强吸收系数调整策略的混沌萤火虫优化算法。首先,应用Sinusoidal映射产生混沌变量来描述光强吸收系数;其次,在算法迭代过程中引入变尺度混沌扰动,使光强吸收系数与迭代次数呈线性变化;最后,将萤火虫群分成三个子种群协作合作,可有利于增强算法搜索前期的全局探索能力和搜索后期的局部细化搜索能力。通过标准测试函数测试,实验结果表明算法是有效的,比基本萤火虫算法有了较好的寻优精度和收敛速度。     

一种改进的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低的问题,在提升性能的基础上保留WOA的简单性,提出一种改进的WOA。利用分段Logistic混沌映射产生混沌序列对种群位置进行初始化,以维持全局搜索时初始种群的多样性。考虑算法的非线性优化过程和搜索过程中个体状态的差异性,在WOA中引入非线性自适应权重策略,以协调全局探索和局部开发能力。通过仿真测试比较改进算法和WOA在求解6个典型基准函数时的性能,实验结果表明,改进算法在寻优过程中能够保持初始种群多样性,且具有更快的收敛速度和更优的收敛精度。     

一种改进的变步长自适应GSO算法

基本萤火虫群优化(GSO)算法在求解全局优化问题时,存在收敛速度慢、求解精度不高等问题。为此,提出一种变步长自适应GSO算法。该算法在一定程度上可以避免GSO算法过早陷入局部最优,且步长随迭代次数的增加而自适应地调整,从而使算法在后期获得精度更高的解。运用6个标准测试函数进行实验,结果表明,与GSO算法相比,该算法的收敛速度及精度均有明显提高。     

一种具有区域影响的人工萤火虫算法

受到自然界中萤火虫通过荧光进行信息交流的群体行为的启示,萤火虫算法被提出。它是一种新颖的仿生群智能优化算法。基本的萤火虫算法中,萤火虫个体间存在协作不足,易陷入局部最优的缺陷;考虑到萤火虫个体的区域影响作用,提出一种更接近社会上信息传递系统的萤火虫算法。该算法综合考虑了萤火虫个体的历史最优位置和萤火虫群体的历史最优位置对当前位置的影响作用,使相距较近的萤火虫个体能很快地得到信息并受其影响。实验仿真结果表明,区域影响下的萤火虫算法性能有了显著提高。     

变步长自适应萤火虫群多模态函数优化算法

针对萤火虫群优化（GSO）算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法（CSGSO）。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或减小其搜索步长,使算法具有动态自适应性。实验结果表明,该算法可有效地解决GSO算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高的问题,增强了GSO算法优化多模态函数的性能;与其他算法相比,提出的算法具有操作简单、容易理解、收敛速度快和求解精度高等优点。     

基于情景萤火虫算法的机器人路径规划

针对传统非结构环境下路径规划时机器人运动状态振荡和适应性差等问题,提出了一种基于情景萤火虫算法（SGSO）的机器人路径规划策略。该算法基于混沌系统的规律性、随机性和历遍性以实现初始化,并利用黄金比分割法进行后期优化,以提高种群的多样性,抑制算法的早熟和局部收敛;同时,引入关于萤火虫"天敌"的情景理解,改进萤火虫种群的选择机制,解决萤火虫在非结构环境下寻迹过程中的搁浅现象,增强了算法的适应性和鲁棒性。四个测试函数的仿真实验结果表明,所提算法的求解精度、收敛效率优于基本萤火虫种群优化（GSO）算法;将该算法应用于非结构环境下移动机器人的路径规划中,检测结果表明,基于SGSO的规划路径更短,且转角处更光滑,有效避免了机器人大角度转向对动力系统造成的额外负荷,验证了所提算法的可行性和有效性。     

一种小规模多种群萤火虫群优化算法

针对基本萤火虫群优化算法在求解多极值函数问题时,随着极值点增多,收敛速度低、精度不高的缺陷,提出了一种小规模多种群的改进萤火虫群算法,实验仿真表明,改进后的萤火虫群算法在求解多极值函数优化问题时,所花时间明显减少且精度也得到了提高。     

一种基于荧光素扩散的人工萤火虫算法

人工萤火虫算法是一种新型的搜索算法,其模拟自然界萤火虫利用荧光素进行联系而表现出的社会性行为。在基本萤火虫算法中,萤火虫之间存在协作不足,易陷入局部最优的缺陷。提出了一种新的更接近自然界萤火虫信息交流系统的萤火虫算法。该算法通过建立荧光素扩散模型,使相距较近的萤火虫之间能更好地进行协作。数值仿真实验结果表明,基于荧光素扩散的萤火虫算法,在全局性和收敛性方面比基本萤火虫算法有显著的提高。     

基于混沌萤火虫优化的小波多模盲均衡算法

采用多模盲均衡算法(MMA)处理高阶正交振幅调制QAM信号时,存在收敛速度慢、稳态误差大、容易陷入局部最优等问题。为此,提出一种基于混沌萤火虫优化的正交小波多模盲均衡算法(CGSO-WT-MMA)。该算法将具有良好全局搜索能力的萤火虫算法和具有较强局部搜索能力的混沌算法相结合,用以优化均衡器权向量,并引入正交小波变换降低信号自相关性,以改善收敛性能。仿真实验结果表明,与MMA算法相比,该算法均方误差降低近4 dB,收敛速度加快近5 000步,稳态性能明显提高。     

求解高维函数的改进萤火虫群优化算法

针对萤火虫群优化(GSO)算法求解高维函数时存在求解精度不高、收敛速度慢等缺点,提出了一种带变异算子和集群觅食行为算子的改进萤火虫群优化算法。该算法使用变异算子来指导离群萤火虫的进化方向,从而提高了离群个体的利用率,改善了算法的整体效率。集群觅食行为算子的加入能使算法对捕捉到的全局最优域进行更进一步的求精,极大地提高了算法的计算精度和收敛速度;同时,该算子有效地防止了算法陷入局部最优值的危险,扩大了算法在后期的全局搜索范围。通过8个典型的基准函数测试,结果表明：改进后萤火虫群优化算法具有更强的全局优化能力和更高的成功率。     

自适应步长萤火虫优化算法

针对基本萤火虫算法优化多峰函数时求解精度不高和后期收敛较慢的问题,引入萤光因子以自适应调整萤火虫的步长,提出一种自适应步长萤火虫优化算法。通过8个标准测试函数测试,测试结果表明,改进后的自适应步长萤火虫算法比基本萤火虫算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。