果蝇优化算法研究综述

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果蝇优化算法原理

果蝇优化算法原理果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，简称FOA）是一种基于自然界果蝇觅食行为的优化算法。

该算法模拟了果蝇在寻找食物时的觅食策略，通过不断地迭代更新食物位置，以找到最优解。

FOA在求解复杂问题方面具有一定的优势，下面将对其原理进行详细介绍。

1. 算法初始化FOA的第一步是进行算法的初始化。

初始化过程中需要确定果蝇的数量、迭代次数、食物位置等参数。

具体步骤如下：（1）确定果蝇的数量：根据问题的复杂程度和规模，确定果蝇的数量。

较大的果蝇数量可以增加搜索空间，提高算法的收敛性。

（2）确定迭代次数：决定算法的收敛速度和效果。

通常情况下，迭代次数越多，算法的寻优效果越好。

（3）确定食物位置：根据问题的特性和约束条件，合理设定食物位置的初始值。

2. 果蝇的搜索行为果蝇在搜索食物时有两种行为模式：移动行为和调整行为。

具体介绍如下：（1）移动行为：果蝇根据当前的食物浓度决定自己的移动方向。

食物浓度高的地方，果蝇趋向于向该方向移动；反之，则向浓度低的地方移动。

（2）调整行为：当果蝇移动到新的位置后，会根据当前位置的食物浓度对其进行调整。

如果新位置的食物浓度优于原来的位置，则果蝇会调整自己的位置为新位置；否则保持不变。

3. 食物位置更新果蝇在搜索过程中通过更新食物位置来优化解的质量。

具体步骤如下：（1）随机选择一只果蝇：随机选择一只果蝇作为食物位置的更新对象。

（2）确定更新范围：根据问题的约束条件，确定食物位置的更新范围。

该范围内的随机变化有助于搜索更广的解空间。

（3）更新食物位置：将当前位置的食物浓度作为目标函数值，通过随机变化的方式更新食物位置。

如果新位置的目标函数值优于原来的位置，则更新为新位置；否则保持不变。

4. 确定最优解FOA通过迭代过程逐渐接近最优解，最终确定最优解的过程如下：（1）记录最优解：在每次更新食物位置时，记录当前最优的解。

具体的选择策略可以根据问题的特性和优化目标进行确定。

求解无关并行机调度问题的果蝇优化算法

2019.06无关并行机调度问题(Unrelated Parallel Machine Scheduling Problem,UPMSP)是并行机调度最普遍的一类问题,工件的加工时间取决于所分配的机器。

UPMSP 具有广泛的应用背景,比如纺织[1]、半导体加工[2]、云计算[3]等。

首先对UPMSP 问题进行一般性描述,然后介绍果蝇优化算法的设计流程,最后通过与遗传算法相比较,证明所提算法的优越性。

1无关并行机调度问题对目标函数是makespan 的确定性无关并行机调度问题的一般性描述如下:设有n 个工件,工件集为N ={1,2,...,n ],要在m 台机器上进行加工,机器集为M ={1,2,...,m ],工件在不同机器上的加工时间是任意的,无特殊规律。

在无关并行机调度问题中,通常还假设以下条件:(1)每个工件可以在任意一台机器上加工且加工时间是不相关的,加工过程中不允许被中断。

(2)在任一时刻,一台机器只能加工一个工件,一个工件只能在一台机器上加工。

(3)所有的工件和机器在0时刻准备就绪。

(4)不考虑工件加工的优先权即不允许抢占。

2果蝇优化算法果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)[4]是在认真仔细的观察和研究果蝇觅食的复杂关系的基础上,演化出的一种全局寻优方法。

果蝇本身在感官知觉上优于其他物种,尤其在嗅觉与视觉上。

在FOA 中,食物源由最佳解表示,果蝇探索的位置由解表示。

通过迭代搜索解的空间以找到最优解来实现觅食过程。

根据果蝇的觅食特征,搜索过程包含两个主要的子过程,即基于气味的搜索和基于视觉的搜索。

搜索过程如下:(1)初始化。

初始化算法的参数和群的中心位置。

(2)基于嗅觉的搜索。

1):在群的中心位置附近随机搜索周围的位置。

2):计算每个位置的气味浓度。

(3)基于视觉的搜索。

1):确定具有最大气味浓度的最有希望的位置。

2):果蝇群飞向该位置,并更新群的中心位置。

以果蝇算法为主的群智能算法优化研究

以果蝇算法为主的群智能算法优化研究摘要：果蝇算法是一种群智能算法，通过仿照果蝇的觅食方式来实现全局优化，由模拟果蝇群体通过视觉、嗅觉和群体之间的相互竞争和合作而搜寻食物的过程，在很多领域发挥了巨大作用。

果蝇（FOA）算法和粒子群（PSO）算法、遗传（GA）算法相对比，有计算量小、计算速度快、精度较高的优势，参数容易调节，算法流程相对容易，可以实现高效率的理解仿真，迅速的收敛速率和较强的寻优功能也成为了它非常大的优势。

关键词：果蝇算法；优化；群智能1.引言群智能（Swarm）算法是在模仿群居动物协同达成任务的基础上产生的，一般用来处理各类复杂问题，模拟人类思维变化的社会行为是群智能探究学习的下一步任务。

人们的行为和思想等在任何时候都会由于彼此之间的影响从而变的很相似，这些就导致了道德规范及文化和形成。

与果蝇、鸟群的“思想碰撞”不同，人类的两种思想交汇于一处称之为“认同”或“一致”，如某个人的思想共同认知空间里的一点，那应该尽力接近它，相反则应疏远它，因此就形成了我们的社会共识：道德规范和习俗等。

Beni、Hackwood等最早研究并提出了群智能（Swarm），他们提出的的概念只是针对于机器人系统而言的。

随着蚁群算法等的相继诞生，Holland发现了复杂适应系统，群智能思想就此诞生。

2001年，Kennedy等总结了群智能算法和理论，他们认为Bonabeau等定义中“主体”的特殊性和自治性是很多群体没有的，它会严重阻碍群智能的大力推广和发展。

现如今，学术界仍然在讨论群智能的定义，很多理论还不是很成熟，但它拥有处理复杂系统的能力，这使得更多的专家们开始研究群智能理论。

学者们对于群智能的学习和研究渐入佳境，随着群智能相关研究的进展，它在各领域都起到了非常大的的作用。

群智能算法仅用到一些基本的数学方法理论，易于实现，计算也简单，一般的CPU和内存就可以处理数据。

此外，群智能比传统演化计算技术有明显优势：更强的鲁棒性、系统的扩充性、能够充分利用多处理器等。

果蝇优化算法原理

果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm）1. 引言果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，简称FOA）是一种基于自然界果蝇行为的启发式优化算法。

该算法模拟了果蝇在食物搜索过程中的行为，通过不断迭代和适应性调整来求解问题的最优解。

FOA算法具有较好的全局搜索能力和收敛性能，在多种问题领域都取得了良好的效果。

本文将详细介绍FOA算法的基本原理，包括问题建模、算法流程、关键步骤以及参数设置等内容。

2. 问题建模FOA算法可以用于求解各种优化问题，如函数优化、组合优化、参数寻优等。

首先我们需要将具体问题转化为一个数学模型，即定义目标函数和约束条件。

以函数优化为例，假设我们要求解一个连续型函数f(x)，其中x是决策变量。

我们的目标是找到使得目标函数取得最小值或最大值的决策变量值。

3. 算法流程FOA算法主要包含以下几个步骤：初始化种群、计算适应度、选择果蝇、更新位置和速度。

步骤1：初始化种群首先，我们需要初始化一定数量的果蝇个体作为初始种群。

每个果蝇个体都具有一组决策变量值，表示在问题空间中的一个解。

这些决策变量值可以随机生成，也可以根据问题的特点进行合理选择。

步骤2：计算适应度对于每个果蝇个体，我们需要计算其适应度值。

适应度值反映了该个体在问题空间中的优劣程度。

通常情况下，适应度值越高表示个体越优秀。

步骤3：选择果蝇根据计算得到的适应度值，我们需要选择一些优秀的果蝇个体作为下一轮迭代的父代。

常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。

步骤4：更新位置和速度对于选中的父代果蝇个体，我们需要更新它们的位置和速度。

位置更新是通过当前位置加上速度得到的，速度更新则是通过当前速度加上一定变化量得到的。

这里需要注意控制位置和速度变化范围，避免过大或过小。

步骤5：终止条件判断在每次迭代后，我们需要判断是否满足终止条件。

终止条件可以是达到一定的迭代次数、目标函数值不再变化或适应度值不再改善等。

具有记忆的果蝇优化算法

具有记忆的果蝇优化算法白露;王丽芳【摘要】针对基本的果蝇优化算法(FOA)在寻优进化过程中,极易陷入局部极值区域致使算法的收敛精度和收敛速度下降的缺点,提出了一种改进的果蝇优化算法PFOA.从微粒群算法(PSO)更新粒子的方法中得到启发,在果蝇优化算法中加入了个体经验信息和群体经验信息.PFOA使果蝇个体在寻优进化过程中充分地利用了种群历史信息来增加种群的多样性,从而使果蝇个体能够跳出局部最优解区域,提高算法收敛精度和速度.经过对标准测试函数的仿真实验,表明PFOA在收敛精度、收敛速度上比其他FOA具有明显的提高.%In order to overcome the problems of low convergence precision and easily relapsing into local optimum in the optimization process of the fruit fly algorithm (FOA),this paper presents an improved algorithm PFOA.Inspired by the Particle Swarm Optimization (PSO),the memory of each individual and the memory of the best individual are added into the new algorithm PFOA.In the optimization process,PFOA increases the diversity of fruit fly population and makes fruit fly escape from local optimum,thus improving the algorithm convergence accuracy and speed.The experiment results of standard test functions show that PFOA is better than the other FOAs in convergence accuracy and convergence speed,and the global convergence ability of population has been improved.【期刊名称】《太原科技大学学报》【年(卷),期】2017(038)003【总页数】6页(P172-177)【关键词】果蝇优化算法;微粒群算法;适应度值【作者】白露;王丽芳【作者单位】太原科技大学复杂系统与智能计算实验室,太原 030024;太原科技大学复杂系统与智能计算实验室,太原 030024【正文语种】中文【中图分类】TP18果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)是由著名学者潘文超博士在2011年提出的一种全新的群智能全局优化算法[1-2],该算法思想来自果蝇种群自觉觅食的过程。

《果蝇优化算法及其应用研究》范文

《果蝇优化算法及其应用研究》篇一一、引言果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FFOA）是一种基于生物启发式的优化算法，灵感来源于果蝇在寻找食物过程中的行为。

该算法通过模拟果蝇的觅食行为，利用果蝇对果实的趋食性以及飞行过程中的随机性，进行全局搜索和局部搜索的平衡，从而找到最优解。

近年来，果蝇优化算法在多个领域得到了广泛的应用和研究。

本文将介绍果蝇优化算法的基本原理、特点、应用领域以及研究现状。

二、果蝇优化算法的基本原理果蝇优化算法的基本原理包括初始化、搜索、评估和更新四个步骤。

首先，算法随机生成一定数量的解作为初始解集，每个解代表一个果实的坐标。

然后，根据果实的“香味”（即目标函数值）进行搜索，寻找更优的解。

在搜索过程中，算法利用果蝇的趋食性和随机性，不断调整搜索方向和范围。

当找到更优的解时，算法会更新解集，并将该解作为新的起点进行下一轮搜索。

重复上述步骤，直到满足算法的终止条件（如达到最大迭代次数或解的改进幅度小于一定阈值）。

三、果蝇优化算法的特点果蝇优化算法具有全局搜索能力强、收敛速度快、鲁棒性好等特点。

由于算法利用了果蝇的趋食性和随机性，能够在搜索过程中平衡全局搜索和局部搜索，从而找到最优解。

此外，算法的参数设置相对简单，易于实现。

四、果蝇优化算法的应用领域果蝇优化算法在多个领域得到了广泛的应用，如函数优化、组合优化、图像处理等。

在函数优化方面，果蝇优化算法可以有效地解决复杂的多维函数优化问题。

在组合优化方面，可以应用于旅行商问题、作业调度问题等。

此外，果蝇优化算法在图像处理方面也有很好的应用前景，如图像分割、图像识别等。

五、研究现状与展望目前，果蝇优化算法的研究正在不断深入，越来越多的学者将其应用于不同领域的问题求解中。

未来，果蝇优化算法将进一步拓展其应用范围，并与其他优化算法进行融合，以提高求解效率和精度。

同时，对于算法本身的改进和优化也将成为研究的重要方向。

自适应修改权重参数的果蝇优化算法

自适应修改权重参数的果蝇优化算法牛勇力;吴清;李平娜;谢章华【摘要】In view of the defects of easily falling into local extreme,slow convergence speed in later iteration and low convergence preci-sion for fruit fly optimization algorithm,a fruit fly optimization algorithm based on adaptive modifying weight parameters is proposed considering individual cognitive factor and group guiding factor of particle swarm optimization. It introduces individual cognitive factor and group guiding factor so that the individual has sufficient awareness on its own position and the group has a good guide on the individ-uals. In each loop of iteration it dynamically has modified size of cognitive factor and guiding factor based on the current value of fitness of the fruit fly group and regulated iterative step size by adaptive method,which makes it avoid the premature convergence and improve its convergence accuracy and convergence rate. Experimental results of standard test functions show that it can jump out of local extreme with advantages of more precise and faster convergence.%针对果蝇优化算法容易陷入局部极值、迭代后期收敛速度慢和收敛精度低的缺陷,借鉴粒子群优化算法中个体认知因子和群体引导因子的思想,提出了自适应修改权重参数的果蝇优化算法.该算法引入了果蝇个体认知因子和果蝇群体引导因子,让果蝇个体对自己的位置有充分的认知,也让果蝇群体对果蝇个体有很好的引导.在每次迭代时,算法根据当前果蝇群体的适应度值自适应修改个体认知因子和群体引导因子的大小,从而调整迭代步长的大小,使得改进后的算法能够避免早熟收敛,提高收敛精度和收敛速度.基于测试函数的实验结果表明,自适应修改权重参数的果蝇优化算法能跳出局部极值,具有更好的全局搜索能力,在收敛速度和收敛精度方面比基本果蝇优化算法有较大的提高.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2017(027)011【总页数】5页(P41-45)【关键词】果蝇优化算法;自适应;迭代步长;认知因子;引导因子【作者】牛勇力;吴清;李平娜;谢章华【作者单位】河北工业大学计算机科学与软件学院,天津 300401;河北工业大学计算机科学与软件学院,天津 300401;河北省大数据计算重点实验室,天津 300401;河北工业大学计算机科学与软件学院,天津 300401;河北工业大学计算机科学与软件学院,天津 300401【正文语种】中文【中图分类】TP18;TP301果蝇优化算法(Fruit fly Optimization Algorithm,FOA)[1]是近年来提出的一类新的全局优化智能算法。

基于细菌趋化的果蝇优化算法

基于细菌趋化的果蝇优化算法0引言果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm， FOA）由潘文超在2011年6月提出，并刊登于国际SCI期刊“知识库系统（Knowledgebased systems）”。

FOA是一类新的全局优化进化算法，该算法源于对果蝇觅食行为的模拟[1-2]，可广泛应用于科学和工程领域，也可混合其他的数据挖掘技术一起使用[1-2]，现已将其成功应用于求解数学函数极值、微调ZSCORE模型系数、广义回归神经网络参数优化与支持向量机参数优化等。

由于FOA提出较晚，目前国内外的研究尚处于起步阶段，研究成果还很少，理论也不成熟，因此迫切需要展开FOA的相关研究。

FOA与其他群智能算法比较，不但算法简单容易理解（如粒子群算法，蚁群算法的优化方程是二阶微分方程[3]，而FOA的优化方程是一阶微分方程），程序代码易于实现，运行时间较少；而且FOA只需调整四个参数，其他的群智能算法至少要调整七八个参数，参数之间的相互影响和复杂关系很难研究清楚，但参数的取值不当，会严重影响算法的性能，导致分析算法复杂度变得异常困难。

但同时FOA与其他全局优化算法（如遗传算法、粒子群算法等）一样，极易陷入局部最优，导致后期收敛速度变慢，收敛精度降低，尤其是对于高维多极值复杂优化问题。

本文受细菌趋化行为的启发，提出基于细菌趋化的果蝇优化算法（FOA based on Bacterial Chemotaxis，BCFOA），将细菌趋化行为中的吸引与排斥转换操作引入到FOA中，通过判断群体适应度方差是否为零来决定执行排斥操作（逃离最差个体）还是吸引操作（向最优个体靠近），解决FOA中只向最优个体靠近，而导致种群多样性丢失引起的早熟收敛问题。

4个基准测试函数的对比实验结果说明所提出的基于细菌趋化的果蝇优化算法优于基本的果蝇优化算法。

1细菌趋化细菌对化学刺激的反映对其生存有着重要的意义，细菌趋化是细菌群体在觅食过程中的一种重要现象。

自适应修改权重参数的果蝇优化算法

牛勇力，吴清，李平娜，谢章华
（１．河北工业大学计算机科学与软件学院，天津３００４０１；２．河北省大数据计算重点实验室，天津３００４０１）
摘要：针对果蝇优化算法容易陷入局部极值、迭代后期收敛速度慢和收敛精度低的缺陷，借鉴粒子群优化算法中个体认
法能够避免早熟收敛，提高收敛精度和收敛速度。基于测试函数的实验结果表明，自适应修改权重参数的果蝇优化算法
能跳出局部极值，具有更好的全局搜索能力，在收敛速度和收敛精度方面比基本果蝇优化算法有较大的提高。
关键词：果蝇优化算法；自适应；迭代步长；认知因子；引导因子
第２７卷第１１期２０１７发展
Ｃ０ＭＰＵＴＥＲＩＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
Ｖｏ１．２７Ｎｏ．１１ＮＯＶ．２Ｏｌ７
自适应修改权重参数的果蝇优化算法
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｏｆｅａｓｉｌｙｆａｌｌｉｎｇｉｎｔｏｌｏｃａｌｅｘｔｒｅｍｅ，ｓｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｉｎｌａｔｅｒｉｔｅｒａｉｏｔｎａｎｄｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｒｅｃｉ－ｓｉｏｎｆｏｒｆｒｕｉｔｌｙｆｏｐｔｉｍｉｚａｉｔｏｎａｌｇｏｒｉｈｍ，ｔａｆｒｕｉｔｌｙｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｍｏｄｉｆｙｉｎｇｗｅｉｇｈｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｓｐｏｐｒｏｓｅｄｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｃｏｇｎｉｉｔｖｅｆａｃｔｏｒｎｄａｇｒｏｕｐｇｕｉｉｎｄｇｆａｃｔｏｒｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｌＴｌｏｐｔｉｍｉｚａｉｔｏｎ．ＩｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｉｎｉｖｄｉｄｕｌａｃｏｇｎｉｉｖｔｅｆａｃｔｏｒｎｄａｇｒｏｕｐｇｕｉｄｉｎｇｆａｃｔｏｒＳＯｔｈａｔｈｅｉｔｎｉｖｄｉｄｕｌｈａａｓｓｕｉｃｆｉｅｎｔａｗａｒｅｎｅｓｓｏｎｉｔｓｏｗｎｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｇｒｏｕｐｈａｓａｇｏｏｄｇｕｉｄｅｏｎｔｈｅｉｎｉｖｄｉｄ — ｕｌｓａ．Ｉｎｅａｃｈｌｏｏｐｏｆｉｔｅｒａｉｔｏｎｉｔｄｙｎａｍｉｃｌｌａｙｈａｓｍｏｄｉｉｅｆｄｓｉｚｅｏｆｃｏｇｎｉｉｖｔｅｆａｃｔｏｒｎｄａｇｕｉｄｉｎｇｆａｃｔｏｒｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｖｌｕａｅｏｆｉｔｆｎｅｓｓｏｆｈｅｔｆｒｕｉｔｌｙｆｇｒｏｕｐａｎｄｒｅｇｕｌａｔｅｄｉｔｅｒａｉｔｖｅｓｔｅｐｓｉｚｅｂｙａｄａｐｔｉｖｅｍｅｔｈｄ，ｏｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｉｔａｖｏｉｄｈｅｔｐｒｅｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｎｄａｉｍｐｒｏｖｅ

反向认知的高效果蝇优化算法

ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎ
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ — ３４２８．２０１３．１１．０５０
１概述
果蝇优化算法（ＦｒｕｉｔｌｆｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＦＯＡ）是
一
部搜索能力，本文采用反向认知的改进策略，提出基于最
优和最差个体协同学习的果蝇优化算法（Ｂｅｓｔ — Ｗｏｒｓｔ — ＦＯＡ，
ＥｆｉｃｆｉｅｎｔＦｒｕｉｔＦｌｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈＲｅｖｅｒｓｅＣｏｇｎｉｔｉｏｎ
ＨＡＮＪｕｎ－ｙｉｎｇ，ＬＩＵＣｈｅｔｉｏｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＧａｎｓｕＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ）［Ａｂｓｔｒａｃｔ］ＣｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｐｒｅｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆＦｒｕｉｔｌｆｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＦＯＡ），ａｎｅｗｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇＦＯＡ

《果蝇优化算法及其应用研究》范文

《果蝇优化算法及其应用研究》篇一一、引言果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FOA）是一种新型的优化算法，它以果蝇觅食行为为灵感，通过模拟果蝇的寻食行为来寻找最优解。

该算法具有简单易行、收敛速度快、全局搜索能力强等优点，因此在众多领域得到了广泛的应用。

本文将介绍果蝇优化算法的基本原理、特点及在各领域的应用研究。

二、果蝇优化算法的基本原理果蝇优化算法的基本原理是模拟果蝇在寻找食物过程中的行为。

算法首先随机生成一组解，然后根据一定的评价函数计算每个解的适应度。

接着，算法通过果蝇的嗅觉和视觉机制，逐步向最优解逼近。

在寻优过程中，果蝇会根据食物源的气味和亮度信息不断调整其飞行方向和速度，以寻找更优质的食物源。

当果蝇找到更优质的食物源时，会利用其嗅觉和视觉机制与其他果蝇共享信息，使得整个群体逐渐向最优解靠拢。

三、果蝇优化算法的特点果蝇优化算法具有以下特点：1. 简单易行：算法实现简单，易于理解和操作。

2. 收敛速度快：算法具有较快的收敛速度，能在较短的时间内找到较优解。

3. 全局搜索能力强：算法通过模拟果蝇的觅食行为，具有较强的全局搜索能力，能够找到更好的解。

4. 鲁棒性好：算法对初始解的依赖性较小，具有较强的鲁棒性。

5. 易于与其他算法结合：果蝇优化算法可以与其他优化算法相结合，形成混合优化算法，进一步提高优化效果。

四、果蝇优化算法的应用研究果蝇优化算法在众多领域得到了广泛的应用，如函数优化、组合优化、图像处理等。

下面将分别介绍这些领域中果蝇优化算法的应用研究。

1. 函数优化：果蝇优化算法可以用于求解各种函数的最优解。

例如，可以通过果蝇优化算法求解多元非线性函数的极值问题，以获得更优的解。

2. 组合优化：果蝇优化算法也适用于解决组合优化问题。

例如，在路径规划、网络流等问题中，可以利用果蝇优化算法寻找最优路径或最优网络结构。

3. 图像处理：果蝇优化算法还可以用于图像处理领域。

多策略果蝇优化算法及其应用

多策略果蝇优化算法及其应用
1什么是多策略果蝇优化算法
多策略果蝇优化算法（Multi-Strategy Fruit Fly Optimization Algorithm，简称MFOA）是一种基于自然界果蝇的行为模型的非线性优化算法，它模拟果蝇的搜索行为从而获得一个优化解决方案。

MFOA是一种非线性多元优化技术，它吸收了智能优化算法，模拟退火算法，蚁群算法和遗传算法等多种元素，极大地提高了优化效率。

2工作原理
MFOA算法建立在一组“果蝇”的行为模型之上，它们的行为类似真实的果蝇：根据香蕉等食物吸引果蝇，果蝇收集在其它果蝇生活地的信息，通过“多策略”调整果蝇的行为，在众多果蝇最优解中找到最优解。

在连续空间中，“果蝇”模拟生物智能算法，在评价函数局部最优解上可以比较好地拟合大量函数，从而定义最优解。

3应用
MFOA算法用于求解传统的优化问题，如最大联合选择，决策树，最优化供应链配置，模糊优化，可用控制下的动态系统优化，标量调度以及组合优化问题等。

MFOA算法已经得到成功的应用，如基于网络的图像处理，改善图像的质量，减少图像处理时间，例如图像边缘检测和图像分割。

MFOA算法还应用于优化几何综合设计，灰色关联分析和多目标优化，机器学习，深度学习等。

自适应变异的果蝇优化算法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｅａｓｉｌｙｒｅｌａｐｓｉｎｇｉｎｔｏｌＯＣｌａｅｘｔｒｅｍｕｍｉｎｂａｓｉｃ
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ３６９５．２０１３．０９．０２１
Ｆｒｕｉｔｆｌｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈａｄａｐｔｉｖｅｍｕｔａｔｉｏｎ
韩俊英，刘成忠
（甘肃农业大学信息科学技术学院，兰州Ｉ７３００７０）摘要：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，提出自适应变异的果蝇优化算法
（ＦＯＡＡＭ）。该算法在运行过程中根据群体适应度方差和当前最优解的大小判断算法陷入局部最优时，首先将最
ａｎｃｅａｎｄｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｏｐｔｉｍａｌ，ｉｆｒｓｔ，ｉｔｇｅｎｅｒａｔｅｄＭｃｕｒｒｅｎｔｏｐｔｉｍａｌｒｅｐｌｉｃａｔｅｓ．Ｔｈｅｎ，ｉｔｄｉｓｔｕｒｂｅｄｒｅｐｌｉｃａｔｅｓｂｙａｃｅｒｔａｉｎｐｒｏｂａｂｉｌｉ —

《果蝇优化算法及其应用研究》范文

《果蝇优化算法及其应用研究》篇一一、引言果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FOA）是一种新型的优化算法，它以果蝇觅食行为为灵感，通过模拟果蝇的寻食行为，实现对复杂问题的优化求解。

该算法具有简单易实现、计算效率高、全局搜索能力强等优点，因此在众多领域得到了广泛的应用。

本文将对果蝇优化算法的原理、实现方法以及应用领域进行详细的研究和探讨。

二、果蝇优化算法的原理与实现1. 算法原理果蝇优化算法的基本思想是模拟果蝇的觅食行为。

在觅食过程中，果蝇会根据其感官系统感知到的气味浓度梯度信息，快速找到食物源。

FOA算法借鉴了这一特点，通过模拟果蝇的寻食过程，实现对问题的优化求解。

2. 算法实现果蝇优化算法的实现主要包括初始化、寻优过程和结果输出三个步骤。

首先，算法需要初始化果蝇群体的位置和速度等参数；然后，通过模拟果蝇的寻食行为，不断更新果蝇的位置和速度，寻找最优解；最后，输出最优解及对应的果蝇位置。

三、果蝇优化算法的应用领域1. 函数优化问题果蝇优化算法在函数优化问题中具有较好的应用效果。

通过对不同维度的函数进行优化求解，可以验证FOA算法的优化能力和全局搜索能力。

2. 机器学习领域果蝇优化算法可以应用于机器学习领域的特征选择和参数优化等问题。

通过对特征进行选择和参数进行优化，可以提高机器学习模型的性能和泛化能力。

3. 物流与路径规划问题果蝇优化算法还可以应用于物流与路径规划问题中。

通过对物流网络和路径进行优化，可以提高物流效率和降低成本。

四、案例分析以函数优化问题为例，介绍果蝇优化算法的应用。

假设我们需要求解一个二维函数的最大值问题。

首先，我们初始化果蝇群体的位置和速度等参数；然后，通过模拟果蝇的寻食行为，不断更新果蝇的位置和速度，寻找最优解；最后，输出最优解及对应的果蝇位置。

通过实验验证，果蝇优化算法能够快速找到该函数的最大值，且具有较好的全局搜索能力。

五、结论与展望果蝇优化算法作为一种新型的优化算法，具有简单易实现、计算效率高、全局搜索能力强等优点。

果蠅算法西安大學

果蠅算法西安大學果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm，FOA)和蚁群算法、粒子群算法类似，属于群体智能或者说是群智能算法的范畴，它们都必须通过迭代的搜寻才能找到最优解。

其基本概述如下：果蝇优化算法是一种基于果蝇觅食行为推演出寻求全局优化的新方法。

果蝇本身在感官知觉上优于其他物种，尤其在嗅觉与视觉上，果蝇的嗅觉器官能很好地搜集漂浮于空气中的各种气味，甚至能嗅到40公里以外的食物源，然后，飞近食物位置后亦可使用敏锐的视觉发现食物与同伴聚集的位置，并且向该方向飞去。

总结果蝇群体迭代搜寻食物的步骤：1、随机初始化果蝇群体位置。

Init x_axis,y_axis2、赋予果蝇个体利用嗅觉搜寻食物的随机方向与距离。

xi=x_axis+Random Value;yi=y_axis+Random Value3、由于无法得知食物位置，因此先估计与原点的距离（Dist），再计算味道浓度判定值（S），此值为距离的倒数。

Dist=sqrt（x_i^2+y_i^2）;Si=1/Dist4、味道浓度判定值（S）代入味道浓度判定函数以求出该果蝇个体位置的味道浓度（Smelli）。

Smelli=Function（Si）5、找出此果蝇群体中味道浓度最高的果蝇（求极大值）[bestSmell bestIndex]=max（Smell）6、保留最佳味道浓度值与x，y坐标，此时果蝇群体利用视觉往该位置飞去。

Smellbest=bestsmell;x_axis=x(bestIndex);y_axis=y(bestIn dex)7、进入迭代寻优，重复执行步骤2-5，并判断味道浓度是否优于前一味道浓度，若是则执行步骤6。

果蝇优化算法研究进展

果蝇优化算法研究进展王凌;郑晓龙【期刊名称】《控制理论与应用》【年(卷),期】2017(034)005【摘要】作为一种新颖的群智能优化方法,受基于视觉和嗅觉的觅食行为的启发而提出的果蝇优化算法具有易理解和实现、控制参数少的特点.近年来果蝇优化算法的研究受到了广泛关注,果蝇优化算法及其变种在诸多工程优化领域得到了成功应用.阐述果蝇优化算法的设计思想与机制,重点综述果蝇优化算法的研究进展,包括维持种群多样性、知识驱动策略与协同机制的设计等方面的改进工作.同时,介绍果蝇优化算法在离散优化、多目标优化、不确定优化等方面的扩展性研究工作,并总结果蝇优化算法的代表性应用研究成果,最后指出在理论、设计、扩展、应用等方面未来进一步的研究方向和内容.%As a novel swarm intelligence based optimization algorithm, the fruit fly optimization algorithm (FOA) inspired by the foraging behavior of fruit flies with vision and smell is easy to understand, implement and has few control parameters. During recent years, the research of the FOA has attracted wide attention, and the FOA and its variants have gained successful applications in many engineering optimization fields. After stating the idea and mechanism to design the FOA, the advances in the research of the FOA are surveyed in details, including the improvement work in terms of maintaining the diversity of the population, designing the knowledge driven strategy and the collaborative mechanisms. Moreover, the generalized research work of theFOA in the fields of discrete optimization, multi-objective optimization and uncertain optimization are also introduced. In addition, the typical applications of the FOA are reviewed. Finally, some future research directions and contents in terms of theory, design, extension and applications of the FOA are pointed out.【总页数】7页(P557-563)【作者】王凌;郑晓龙【作者单位】清华大学自动化系,北京100084;清华大学自动化系,北京100084【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.果蝇优化算法和粒子群优化算法的应用对比 [J], 高东磊;刘友宽;苏杰;李晓娇2.基于果蝇优化算法的零件图像边缘检测算法研究及应用 [J], 谢昕;王伟如;万天成;江勋绎;胡锋平3.基于分组协同进化策略的果蝇优化算法研究 [J], 胡天;戴宝赋;谭建军;孙先波;黄勇;朱黎;易金桥4.基于果蝇优化算法的无人机航路规划方法 [J], 张国印;孟想;李思照5.基于果蝇优化算法的雷达杂波统计模型参数估计方法 [J], 齐小燕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

果蝇算法

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种分布式传感网络，由大量可移动的微型传感器节点以自组织的方式组成，信息通过节点进行多跳传输。

在无线传感器网络覆盖问题上，传统的节点部署策略会出现部署速度慢，覆盖范围小，服务质量差等问题。

目前已有多种智能算法运用在无线传感器网络的覆盖优化问题上，例如粒子群算法、鱼群算法、遗传算法等。

本文将提出一种改进的果蝇算法，实现网络覆盖的优化。

果蝇算法具有很多优点，例如计算量较小，运行时间短，算法复杂度低，且寻优精度较高等。

本文将果蝇算法与WSN覆盖模型相结合，可以快速实现节点布局优化，得到更高的网络覆盖率。

通过仿真对比实验，可以看出本文的改进果蝇算法的有效性和优越性，在寻优性能方面能够大幅度优于其它几种算法。

【关键词】：WSN；果蝇算法；传感器节点；覆盖优化；1 引言无线传感器网络[1]是一种分布式传感，面对多节点、多任务的无线自组织网络。

无线传感器网络是由大量部署在监测区域内的传感器节点组成，通过传感器节点对监测区域的信息进行实时收集。

WSN作为一门新的技术，被广泛应用于军事领域、农业生产、生态监测与灾害预警、基础设施状态检测、工业领域、智能家居等。

传感器网络的一个关键问题就是节点的部署优化，对于如何提高网络的覆盖率、降低网络的能耗、简化网络模型，最终提高服务质量，这是目前研究的一大热门问题，也是未来无线传感技术发展的基础。

目前已有多种智能算法运用在无线传感器网络的覆盖优化问题上，例如粒子群算法、鱼群算法、遗传算法等。

这些算法虽然在覆盖的优化问题上取得了良好的效果和重大的进步，但依然存在着一些明显的不足，例如某些算法的结构过于复杂，导致整体的计算速度太慢，达不到实时的要求，某些算法的性能太差，导致最后的覆盖效果太差，远远达不到用户的服务要求，某些算法的参数太多，导致网络模型过于复杂，实际的部署方式往往不容易做到，等等。

因此本文将运用一种改进的果蝇算法，解决以上算法在无线传感器网络覆盖优化问题上的弊端，实现对网络覆盖的进一步优化。

基于细菌趋化的果蝇优化算法

基于细菌趋化的果蝇优化算法前言生物进化学与计算领域一直以来都存在相当大的交集，在基于模拟生物进化机制的优化算法中，遗传算法和粒子群算法是最为常见的两种。

但是生物自然界中还有很多高效的进化策略值得我们借鉴，本文就介绍一种基于细菌趋化的果蝇优化算法（BFOA）。

原理细菌趋化是一种细菌进化策略，它能够自适应地搜索食物区域，这种进化策略值得借鉴。

BFOA模拟了细菌趋化，并且实现了复合趋化模型（chemotaxis），这样的话就能够在搜索过程中改变细菌数量和趋化方向。

算法步骤1. 初始化：设置细菌数量n、维度d、适应度阈值ε和其他参数，如生长速率等。

随机初始化n个细菌位置。

2. 计算适应度：计算当前细菌种群中每个细菌的适应度。

3. 细菌趋化：根据细菌的初始位置、适应度、迁移率等参数，随机生成趋化因子（tumble），根据趋化因子随机选择移动方向。

每个细菌都在其当前位置上进行多步趋化。

4. 生长：重复以上步骤，细菌数量不变，适应度低于某一阈值的细菌会死去，适应度高于某一阈值的细菌会进行繁殖，并根据生长率、繁殖规则产生新的细菌。

细菌数量可以得到自然的调整，进而把更多的细菌投入到更有希望的方向，加速搜索局部最优解。

5. 收敛判定：当适应度达到预设精准度时，迭代停止，输出最优解。

优缺点相比于其他进化算法，BFOA优点在于搜索的速度快、易于实现和调整参数。

同时，BFOA采用了生长和繁殖的规则，从而可以避免陷入局部最优解。

缺点是需要大量的迭代次数才能达到最终结果，并且BFOA不适用于连续型参数的优化问题。

应用领域BFOA主要应用于复杂计算、物流调度、机器人路径规划、图像处理等各个领域，因为这些问题通常涉及到多变量、多约束、高峰状态搜索，而且往往不好以函数的朴素形式描述。

结论细菌趋化算法可以很好地模拟细菌寻找食物的过程，这种策略激发了BFOA的想法，即按照它自然的寻优方式到达解决问题的最优解。

BFOA搜索过程由方向、大小、生长、繁殖和死亡等因素控制，可以更好地兼顾全局与局部的协调性。

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果蝇优化算法研究综述李少波;赵辉;张成龙;郑凯【摘要】果蝇优化算法(FOA)是一种新兴的群体智能算法,其思想来源于果蝇群体觅食行为.为进一步推广应用FOA并为深入研究该算法提供相关资料,在分析FOA 基本原理和优缺点的基础上,从FOA各种改进技术及其应用等方面进行深入调查,论述了该算法的改进策略,并阐述了FOA在复杂函数优化、参数优化和组合优化等方面的应用.最后对FOA发展趋势做出展望.%Fruit fly optimization algorithm(FOA)is a new group of intelligent algorithms,the idea of fruit fly from the group foraging behavior.In order to further popularize and apply FOA and provide relevant information for further study of the algorithm,based on the analysis of FOA basic principle and advantages and disadvantages,the improvement strategy of FOA from various aspects of improvement technology and its application are discussed,and the application of FOA in complex function optimization, parameter optimization and combinatorial optimization is expounded.Finally,the development trend of FOA is proposed.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2018(018)001【总页数】9页(P163-171)【关键词】果蝇优化算法;改进策略;应用研究【作者】李少波;赵辉;张成龙;郑凯【作者单位】贵州大学机械工程学院,贵阳550025;贵州大学机械工程学院,贵阳550025;贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025;贵州大学机械工程学院,贵阳550025【正文语种】中文【中图分类】TP18近年来，以蚁群算法[1](ACO)、粒子群算法[2](PSO)、人工蜂群算法[3](ABCA)等为代表的群体智能算法不断发展，渐渐成为人们解决复杂问题的有力工具。

Pan 于2011年受果蝇觅食行为启发，提出了果蝇优化算法[4](FOA)。

虽然其出现时间不长，但因其具有清晰的生物机制、可塑性强、易编程、较快的搜索速度等优点，所以已经越来越受到人们的重视。

从目前的相关研究分析可知，有关FOA的研究一直处在增长趋势。

随着研究的不断深入，出现了越来越多与果蝇优化算法相关的研究点，形成了庞大的研究网络，以下是高相关的研究点：支持向量机、广义回归神经网络、参数优化、最小二乘支持向量机、神经网络、故障诊断、自适应、收敛精度、群体智能等。

果蝇优化算法的跨学科研究发展也很迅速，已深入到多个学科，多个渗透学科及对应的研究主题如图1。

图1 渗透学科及对应的研究主题Fig.1 Infiltration disciplines and corresponding research topics本文综合相关文献，全面介绍了FOA在算法改进和实际应用方面的研究进展，为FOA的推广应用提供有关资料。

1 基本果蝇优化算法1.1 基本果蝇优化算法的原理果蝇优化算法(FOA)是基于群体的演化算法，其基本思想来源于果蝇觅食行为。

果蝇在嗅觉和视觉能力上优于其他物种。

果蝇首先通过嗅觉搜索食物(可达40 km 远)，当离食物较近时，通过敏锐的视觉继续进行搜索，并最终找到食物源。

图2为果蝇觅食过程。

图2 果蝇觅食过程Fig.2 Drosophila foraging process根据果蝇群体觅食行为特点，可将标准果蝇优化算法分为以下几个步骤。

(1)初始化果蝇群体位置：(1)(2)给出果蝇个体利用嗅觉搜寻食物的随机方向与距离：(2)(3)由于开始无法获知食物的具体位置，所以先计算果蝇个体与原点之间的距离Disti，再计算味道浓度判定值Si：(3)Si=1/Disti(4)(4)味道浓度判定值(Si)代入味道浓度判定函数(或称为Fitness function)以求出该果蝇个体位置的味道浓度Smelli：Smelli=Fitness(Si)(5)(5)找出此果蝇群体中味道浓度最高的果蝇(求极大值)：[bestSmell,bestIndex]=min(Smell)(6)(6)保留最佳味道浓度值与x、y坐标，此时果蝇群体利用视觉往该位置飞去：SmellBest=bestSmell(7)(8)(7)进入迭代寻优，重复执行步骤(2)～步骤(5)，并判断味道浓度是否优于前一迭代味道浓度，若是则执行步骤(6)。

1.2 基本果蝇优化算法的特点与其他群体智能优化算法类似，果蝇优化算法也具有群体协作、信息共享的特点。

然而，FOA不同于先前的群体智能优化算法[5]:FOA在坐标系横轴和纵轴两个方向上采用二维搜索,这和以往所有的群体智能优化算法都不同;FOA的嗅觉搜索机制和视觉搜索机制更为简洁。

果蝇利用嗅觉和视觉进行搜索，嗅觉搜索能力使果蝇可以跳出局部最优解，而视觉搜索可以使果蝇比较快的定位到较优位置，因此，FOA具有全局快速寻优的特点。

吴小文等[6]通过用各种群智能算法对函数进行测试，得出每种群智能算法的寻优性能，性能对比如表1所示。

从表1中可以看出，每种算法都有各自的优缺点，FOA具有较小的计算量、较低的复杂度、较高的精度，但其寻优结果较不稳定。

表1 6种群智能算法寻优性能Table 1 Six-group intelligent algorithm optimization performance算法性能计算量复杂度稳定性精度蚁群中等较复杂较稳定较高鱼群较大较复杂较稳定较高免疫很大很复杂很稳定很高遗传较大很复杂较稳定较低粒子群中等较简单不稳定很低果蝇较小较简单不稳定较高由蚂蚁与原点的距离和味道浓度判定值可知，FOA有其他算法所不具有的缺陷：不能解决最优值是负数的问题；很难解决极值点不在零点的问题。

此外，FOA还很难解决复杂、非线性问题而且容易陷入局部最优解。

2 FOA的改进策略2.1 对搜索步长的改进搜索步长是群智能算法的重要参数之一，通常搜索步长是固定值、随机值或两者兼有。

在基本FOA中，果蝇的搜索半径是固定值，因此，使得FOA全局搜索能力下降，且易陷入局部搜索，而搜索半径是影响搜索步长的最重要因素，所以，对搜索步长的改进主要是通过对搜索半径进行改进。

改进的途径一般是将搜索半径的固定值改为动态的自适应值。

通过相关实验可知，改进后的FOA全局搜索能力增强，不易陷入局部搜索。

果蝇优化算法研究综述

果蝇优化算法原理

求解无关并行机调度问题的果蝇优化算法

以果蝇算法为主的群智能算法优化研究

果蝇优化算法 原理

具有记忆的果蝇优化算法

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自适应修改权重参数的果蝇优化算法

基于细菌趋化的果蝇优化算法

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反向认知的高效果蝇优化算法

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多策略果蝇优化算法及其应用

自适应变异的果蝇优化算法

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果蠅算法 西安 大學

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基于细菌趋化的果蝇优化算法

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