| 带高斯变异的人工萤火虫优化算法 |
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| 引用本文： | 莫愿斌,刘付永,张宇楠.带高斯变异的人工萤火虫优化算法[J].计算机应用研究,2013,30(1):121-123. |
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| 作者姓名： | 莫愿斌 刘付永 张宇楠 |
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| 作者单位： | 广西民族大学 理学院, 南宁 530006 |
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| 基金项目： | 中国博士后基金资助项目（2012M511711）; 广西教育厅资助项目（201204LX082）; 广西民族大学资助项目（2011MDYB030） |
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| 摘 要： | 针对基本萤火虫优化算法在求解函数全局最优值时的不足,提出了一种带高斯变异的人工萤火虫优化算法。该算法在萤火虫的移动过程中,应用了高斯变异策略,从而在一定程度上避免了算法陷入局部最优,且能获得精度更高的解。通过对六个标准测试函数进行测试,结果表明,改进后的人工萤火虫算法比基本萤火虫优化算法有更高的收敛速度、求解精度和收敛成功率。
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| 关 键 词： | 人工萤火虫算法 高斯变异 函数优化 |
Artificial glowworm swarm optimization algorithm with Gauss mutation |
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| MO Yuan-bin,LIU Fu-yong,ZHANG Yu-nan.Artificial glowworm swarm optimization algorithm with Gauss mutation[J].Application Research of Computers,2013,30(1):121-123. |
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| Authors: | MO Yuan-bin LIU Fu-yong ZHANG Yu-nan |
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| Affiliation: | School of Science, Guangxi University for Nationalities, Nanning 530006, China |
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| Abstract: | According to the basic glowworm swarm optimization algorithm problems in solving the function of global optimal value, the paper put forward an artificial glowworm swarm optimization algorithm with Gauss mutation. The algorithm used a Gauss mutation strategy in the firefly mobile process, to prevent the algorithm into a local optimum in a certain extent, and obtained a more accurate solution. Finally, the test results of six standard test functions show that, the improved algorithm has higher convergence speed, solution precision and convergence rate of success than the basic GSO algorithm. |
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