基于模擬退火機(jī)制的多種群螢火蟲算法

　　針對傳統(tǒng)螢火蟲算法（FA）中存在的過早收斂和易陷入局部最優(yōu)解等問題，提出了一種基于模擬退火機(jī)制的多種群螢火蟲算法（ MFA_SA）：將螢火蟲種群平均分為參數(shù)不同的多個(gè)子種群。為了防止算法陷入局部最優(yōu)解，利用模擬退火機(jī)制大概率接受較好的解，小概率接受較差的解。同時(shí)，在種群尋優(yōu)的過程中引入可變的距離權(quán)重，通過螢火蟲算法的迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整螢火蟲的“視野”范圍。利用5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)對該算法進(jìn)行了對比仿真測試，結(jié)果表明，該算法在4個(gè)測試函數(shù)中均能尋找到全局最優(yōu)解，并且在最優(yōu)值、平均值、方差等指標(biāo)上均比對比算法高出多個(gè)數(shù)量級，驗(yàn)證了新算法的有效性。
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