动态调整搜索策略的果蝇优化算法.docx

动态调整搜索策略的果蝇优化算法
标题：动态调整搜索策略的果蝇优化算法
摘要：果蝇优化算法（FlyOptimizationAlgorithm，FOA）是一种基于果蝇觅食行为的群体智能优化算法。然而，传统的FOA算法存在搜索效率较低和易陷入局部最优的问题。为了解决这些问题，本文提出了一种新的动态调整搜索策略的FOA算法。该算法通过引入自适应权重和局部搜索机制，以提高搜索效率和全局寻优能力。实验结果表明，该算法在多个标准测试函数上具有良好的性能和鲁棒性。
1.引言
优化问题是一类重要的问题，涉及到现实生活中的许多应用领域。为了解决这些问题，研究者们提出了许多优化算法。果蝇优化算法是一种基于果蝇觅食行为的群体智能优化算法，具有很好的全局寻优能力。然而，传统的FOA算法存在搜索效率较低和易陷入局部最优的问题。
2.相关工作
2.1果蝇优化算法原理
果蝇觅食行为以及食物分布的引入是FOA算法的核心思想。果蝇通过觅食行为不断搜索食物，寻找最佳的食物源。该算法通过模拟果蝇觅食行为来进行优化搜索。
2.2FOA算法的不足之处
传统的FOA算法在遗传算子的选择与变异以及局部搜索方面存在缺陷。遗传算子的选择与变异策略固定，无法根据当前搜索状态进行动态调整。局部搜索方面只进行了简单的随机探索，容易陷入局部最优。
3.动态调整搜索策略的FOA算法
为了解决FOA算法的不足，本文提出了一种新的动态调整搜索策略的FOA算法。该算法主要包括两个改进方面：自适应权重和局部搜索机制。
3.1自适应权重
传统的FOA算法中，遗传算子的选择与变异策略是固定的，无法根据当前搜索状态进行动态调整。在本文中，我们引入自适应权重，根据目标函数值的变化来调整遗传算子的权重。具体算法如下：
1）初始化种群，计算每个个体的适应度值；
2）计算每个个体的适应度函数值的标准差，作为权重值；
3）根据权重值比例，选择合适的遗传算子进行交叉和变异操作；
4）更新种群，计算每个个体的适应度值。
通过自适应权重的引入，遗传算子的选择与变异策略能够根据当前搜索状态进行动态调整，以提高搜索效率和全局寻优能力。
3.2局部搜索机制
为了增加算法的搜索能力，我们引入了局部搜索机制，使算法可以更好地避免陷入局部最优解。具体算法如下：
1）随机选择一个个体作为当前最优解；
2）以当前最优解为基准，进行随机扰动，并计算扰动后的目标函数值；
3）如果扰动后的目标函数值优于当前最优解，则更新当前最优解；
4）重复上述过程，直到达到设定的停止准则。
通过局部搜索机制的引入，算法可以在全局搜索和局部搜索之间进行切换，以获取更好的搜索效果。
4.实验与结果分析
为了评估所提出的动态调整搜索策略的FOA算法的性能，我们在多个标准测试函数上进行了实验对比。实验结果表明，所提出的算法在大多数测试函数上具有较优的搜索性能和鲁棒性。与传统的FOA算法相比，所提出的算法具有更快的收敛速度和更高的全局寻优能力。
5.结论
本文提出了一种动态调整搜索策略的果蝇优化算法，通过引入自适应权重和局部搜索机制，克服了传统FOA算法的不足之处。实验结果表明，所提出的算法在多个标准测试函数上具有良好的性能和鲁棒性。未来的研究方向可以包括进一步优化算法的参数设置和对其他优化问题的应用研究。
参考文献：
[1]Lin,Z.,&Zhang,C.(2018).Afruitflyoptimizationalgorithmwithdynamicupdate.Chaos,Solitons&Fractals,107,174-183.
[2]Hu,Y.,&Yang,C.(2019).Animprovedfruitflyoptimizationalgorithmbasedondynamicweightingstrategy.JournalofComputationalandAppliedMathematics,351,186-196.
[3]Wang,F.,Lei,H.,&Huang,C.(2020).Adynamicfruitflyoptimizationalgorithmwithvariableneighborhooddescentstrategy.AppliedSoftComputing,96,106658.