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FA萤火虫算法.ppt

发布时间：2022-06-19 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：2.09M 资料格式：ppt 举报 版权申诉
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    萤火虫算法FA及其应用研究
    C O N T E N T S 目 录 1 2 3 4 5 6 7 算法产生背景 算法原理 算法公式 算法实现流程 Matlab仿真 适用领域 优缺点
    1. 算法产生背景 人工萤火虫群优化(Glowworm Swarm Optimization，GSO）算 法是印度学K.N.Krishnanand 和 D. Ghose 于 2005 年提出的一种新 型群智能优化算法。 算法思想源于模拟自然界中萤火虫在晚上群聚活动的自然现 象而提出的，在萤火虫的群聚活动中，各只萤火虫通过散发荧光 素与同伴进行寻觅食物以及求偶等信息交流。一般来说，荧光素 越亮的萤火虫其号召力也就越强，最终会出现很多萤火虫聚集在 一些荧光素较亮的萤火虫周围。人工萤火虫算法就是根据这种现 象而提出的一种新型的仿生群智能优化算法。在人工萤火虫群优 化算法中，每只萤火虫被视为解空间的一个解，萤火虫种群作为 初始解随机的分布在搜索空间中，然后根据自然界萤火虫的移动 方式进行解空间中每只萤火虫的移动。通过每一代的移动，最终 使得萤火虫聚集到较好的萤火虫周围，也即是找到多个极值点， 从而达到种群寻优的目的。
    2. 算法原理 在基本人工萤火虫群优化算法中，每一只人工萤火虫都 被随机的分布在目标函数的定义空间内，这些萤火虫拥有 各自的荧光素，并且每一个萤火虫都有自己的视野范围， 我们称之为决策域半径(local-decision range)。每个萤火虫荧 光素的亮度和自己所在位置对应目标函数的适应度值有关。 荧光越亮的萤火虫表示它所在的位置就越好，即它所对应 的目标函数值也更优。萤火虫的移动方式是：每个萤火虫 在各自的视野范围内寻找邻域，在邻域中找到发出荧光较 亮的萤火虫从而向其移动。每次移动的方向会因为挑选的 邻域不同而改变。另外，萤火虫的决策域半径也会根据邻 域中萤火虫数量的不同而受影响，当邻域中萤火虫数目过 少时，萤火虫会加大自己的决策半径以便需找更多的萤火 虫；反之，就会减小自己的决策半径。最终，使得大部分 萤火虫聚集在较优的位置上。
    3. FA算法公式
    4. 算法实现优化的过程 (1)先将萤火虫群体随机散布在解空间，每一只 萤火虫因为所处位置不 同 发出的荧光度也不同， 通过比较，亮度高的萤火虫可以吸引亮度低的萤火 虫向自己方向移动，移动的距离主要取决于吸引度 的大小。 (2)为了加大搜索区域，避免过早陷入局部最优， 在位置更新过程中增加了扰动项，根据位置更新公 式计算更新后的位置。这样通过多次移动后，所有 个体都将聚集在亮度最高的萤火虫位置上，从而实 现最优。
    算法流程图如下：
    5. Matlab仿真 测试函数： 上述两个函数中,F1(x)是在 的范围中具有两个峰值函数， F2(x)是在 的范围中具有四个峰值函数。
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