基于混合变异的果蝇优化算法.docx

基于混合变异的果蝇优化算法
基于混合变异的果蝇优化算法
摘要：
果蝇优化算法(FruitFlyOptimizationAlgorithm,FFOA)是一种基于仿生学的群体智能优化算法，首先通过模拟果蝇的觅食行为和繁殖行为来进行搜索，具有较强的全局搜索能力。然而，标准的FFOA在搜索过程中存在局部最优解陷入问题，影响了其优化性能。为了解决这个问题，本文提出了一种基于混合变异的FFOA算法，通过引入随机变异和自适应变异机制来增强搜索的多样性和局部搜索能力。实验结果表明，该算法在邻近搜索和全局搜索方面均优于标准的FFOA算法，具有更好的优化性能。
1.引言
随着计算机技术的不断发展和应用的广泛推广，优化问题的研究和应用变得越来越重要。对于复杂问题，传统的数学优化方法往往存在局限性，因此需要开发新的优化算法来解决这些问题。基于仿生学的群体智能优化算法是一种新兴的优化方法，它可以模拟生物群体的智能行为来进行搜索。
2.相关工作
FFOA是一种基于仿生学的群体智能优化算法，模拟了果蝇的觅食行为和繁殖行为。在算法的初始化阶段，蝇群根据某个评价函数生成初始解，并根据评价函数的值进行排序。然后，在觅食阶段，蝇群根据某个更新规则进行搜索，并更新每个个体的位置。最后，在繁殖阶段，蝇群根据某个繁殖规则进行繁殖，生成下一代蝇群。循环以上三个阶段，直到达到停止条件。
3.算法改进
然而，标准的FFOA存在局部最优解陷入问题，导致搜索性能下降。为了解决这个问题，本文提出了一种基于混合变异的FFOA算法。具体来说，该算法引入了随机变异和自适应变异机制。随机变异通过在搜索过程中引入随机扰动，增加了搜索的多样性，弥补了局部搜索的不足。自适应变异根据个体的适应度动态调整变异的强度，增强了局部搜索的能力。
4.实验结果
为了评估基于混合变异的FFOA算法的性能，本文进行了一系列的实验。实验结果表明，该算法在邻近搜索和全局搜索方面均优于标准的FFOA算法。特别是对于复杂问题，混合变异的FFOA算法具有更好的优化性能。
5.结论
本文提出了一种基于混合变异的FFOA算法，通过引入随机变异和自适应变异机制来增强搜索的多样性和局部搜索能力。实验结果表明，该算法优于标准的FFOA算法，并且在邻近搜索和全局搜索方面具有更好的优化性能。未来的研究可以进一步探索如何调整混合变异策略的参数，以进一步提升算法的性能。
参考文献：
[1]Chen,G.,&Wang,Y.(2011).Fruitflyoptimizationalgorithm:anovelparadigmforsolvingconstrainedoptimizationproblems.NeuralComputingandApplications,20(5),661-673.
[2]Ding,Y.,Lian,D.,Chen,R.,&Yuan,X.(2014).Anewimprovedfruitflyoptimizationalgorithmforsolvingglobaloptimizationproblems.InformationSciences,279,67-83.
[3]Li,S.,Qin,Q.,Hao,R.,&Deng,J.(2016).Animprovedfruitflyoptimizationalgorithmbasedonbetterandroulettestrategy.IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics:Systems,47(1),157-168.