基于追尾行为的改进型人工萤火虫群算法  

Improved Glowworm Swarm Optimization Based on the Behavior of Follow

作　　者：李咏梅[1] 周永权[2] 姚祥光[1] 

机构地区：[1]广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004 [2]广西民族大学数学与计算机科学学院,南宁5300062

出　　处：《计算机科学》2011年第3期248-251,共4页Computer Science

基　　金：国家自然科学基金项目(60461001);广西自然科学基金项目(0832082;0991086);国家民委科研项目基金(08GX01)资助

摘　　要：利用人工鱼群算法的追尾思想并在过程中加入拥挤度因子,对人工萤火虫群算法进行了改进,提出了一种改进型人工萤火虫群算法,并将该算法用于多峰函数的优化问题。通过实验仿真及与其他算法进行的对比分析表明,改进后的人工萤火虫群算法在种群规模较小、迭代次数较少的情况下也可以精确捕获函数定义域内的所有峰值。To improve the glowworm swarm optimization,the behavior of follow of the artificial fish school algorithm and a swarm degree were used.The improved algorithm was used to optimise multi-modal functions.The experiment results show that the algorithm,with the smaller populations and the fewer number of iterations,can simultaneous capture multiple optima of several standard multimodal test function.

关 键 词：人工萤火虫群算法 追尾行为 拥挤度因子 多峰函数优化 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]