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| 基于单增量和全局维度学习策略的萤火虫算法 | |
| 引用本文： | 葛婉贞,赵新超,李子旭,吴凌宇.基于单增量和全局维度学习策略的萤火虫算法[J].河北师范大学学报(自然科学版),2023(2):121-129. |
| 作者姓名： | 葛婉贞 赵新超 李子旭 吴凌宇 |
| 作者单位： | 北京邮电大学理学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(61973042)；;北京市自然科学基金(1202020)； |
| 摘 要： | 萤火虫算法的搜索过程较依赖于最优萤火虫，而最优萤火虫并不进行有导向的寻优移动，算法易陷入局部最优.为此，提出了一种基于单增量和全局维度学习策略的萤火虫算法.在萤火虫个体移动时，该算法并不叠加萤火虫个体的当前位置，而是将累加的位置增量作为新的搜索方向，用于更新萤火虫的位置.该算法大大降低了萤火虫当前位置对搜索过程的影响，有利于算法更快的跳出当前局部最优，进行更大范围的寻优；其次，对最优萤火虫进行一定次数的单维度学习，将学习后的萤火虫引导种群进化.在基准测试函数上的实验结果表明，该算法优于其他几种改进的群智能优化算法，具有良好的跳出局部最优的能力. |
| 关 键 词： | 萤火虫算法 全局最优萤火虫 寻优移动 单维度学习 单增量策略 |