动态双子群协同进化果蝇优化算法

作者：韩俊英; 刘成忠; 王联国

来源：模式识别与人工智能, 2013, (11): 1057-1067.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2013.11.010

• 果蝇优化算法
• 群体智能
• 协同进化
• 早熟收敛 Fruit Fly Optimization Algorithm
• Swarm Intelligence
• Cooperative Evolution
• Premature Convergence

针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出动态双子群协同进化果蝇优化算法(DDSCFOA).该算法在运行过程中根据群体的进化水平,动态地将整个种群划分为先进子群和后进子群;先进子群采用混沌算法在局部最优解邻域内进行精细的局部搜索,后进子群采用基本FOA算法进行全局搜索,较好地平衡局部搜索能力和全局搜索能力;两个子群间的信息通过全局最优个体的更新和种群个体的重组进行交换.DDSCFOA算法能跳出局部极值,避免陷入局部最优.仿真结果表明,动态双子群协同进化的策略有效可行,DDSCFOA算法比基本FOA算法具有更好的优化性能.

• 出版日期2013
• 单位甘肃农业大学