【摘 要】
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针对标准萤火虫算法(FA)中存在的种群过早收敛、容易陷入局部最优等不足,提出一种以 memetic 算法为框架、将同步扰动随机逼近和萤火虫算法相结合的混合算法(FA-SPSA),即首先
【机 构】
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武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉科技大学冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室,武汉科技大学管理学院,武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
【基金项目】
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湖北省教育厅科学技术研究计划重点项目(D20161103),武汉科技大学冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室开放基金资助项目(Z201501),武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室开放基金面上项目(2016znss18B),武汉市青年科技晨光计划资助项目(2016070204010099)
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针对标准萤火虫算法(FA)中存在的种群过早收敛、容易陷入局部最优等不足,提出一种以 memetic 算法为框架、将同步扰动随机逼近和萤火虫算法相结合的混合算法(FA-SPSA),即首先使用萤火虫算法对种群进行全局寻优,然后使用同步扰动随机逼近算法对选出的部分最优个体进行局部搜索,从而增强萤火虫算法跳出局部最优解的能力。通过6个标准测试函数对 FA-SPSA 算法的性能进行检验,并与标准萤火虫算法、果蝇算法、改进的果蝇算法等其他4种算法进行比较,结果表明,FA-SPSA 算法在寻优精度、收敛速度、鲁棒性等方
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