自适应变异的果蝇优化算法
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。
迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法
迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法常鹏;李树荣;葛玉磊;卢松林【摘要】针对传统果蝇优化算法(FOA)收敛精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法(FOAMR).在该算法中,引入了果蝇群体速度进化因子和聚集度因子,并将迭代步进值表示为以上2个参数的函数同时定义自适应调整因子.在每次迭代时,算法根据当前果蝇群体速度进化因子和聚集度因子动态调整步进值的大小并通过自适应调整因子动态调整搜索距离的大小.对典型函数的测试结果表明,FOAMR比FOA具有更好的全局搜索能力,同时收敛速度、收敛精度明显提高.%In order to overcome the problems of low convergence precision and easily relapsing into local extremum in basic Fruit fly Optimization Algorithm(FOA), an improved FOA called self-adapting adjustment of the iteration step value FOA(FOAMR)is proposed. The evolution speed factor and aggregation degree factor of the FOA are introduced in this new algorithm and the iteration step value R is formulated as a function of these two factors and adaptive adjustment factor is newly defined. At each iteration process, the iteration step value R can be changed dynamically based on evolution speed factor and aggregation degree factor and the searching distance changes with the variation of the adaptive adjustment factor. The experimental results show that the new algorithm has the advantages of better global searching ability, faster conver-gence and more precise convergence.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)003【总页数】5页(P32-36)【关键词】果蝇优化算法;迭代步进值;速度进化因子;聚集度因子【作者】常鹏;李树荣;葛玉磊;卢松林【作者单位】中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东青岛 257061;中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东青岛 257061;中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东青岛 257061;中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东青岛257061【正文语种】中文【中图分类】TP18果蝇优化算法（Fruit fly Optimization Algorithm，FOA）[1-3]是由台湾学者潘文超博士通过对果蝇寻找食物过程的模拟，于2011年6月刊登在国际SCI期刊知识库系统（knowledge-based systems）上的一种全新的全局迭代优化进化算法。
基于适应性动态步长的变异果蝇优化算法
Ｗ ＡＮＧ Ｘｉｎｇｆｕ， ＣＨＥＮ Ｊｉｎｇ。， Ｗ ＡＮＧ Ｌｉｎ ｔ Ｓｃｈｏｏｌ ｔ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｒｗｌｏｇ），Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｃｈｉｎａ，Ｈ币 ｔ Ａｎｈｕｉ ２３００２７，Ｃｈｉｎａ）
Ｂａｓｅｄ ０１１ Ａ（ｔａｐｔｉｗ￣１）ｙｎａｍｉｃ Ｓｔｅｐ Ｓｉｚｅ （ＭＦＯＡＡＤＳ） ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ． Ｆｉｒｓｔｌｙ， ｔｈｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｉｔｉａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ
ｐｏｐｕｌａｔｉ（１ｎ ＷａＳ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍ ａｌ ｐｏｉｎｔ ｓｅｔ ｍ ｅｔｈｏｄ． ｗｈｉｃｈ ｒｅｄｕｃｅｄ ｔｈｅ ｒａｎｄｏｍｎｅｓｓ ｏｆ ｉｎｉｔｉａｌ ｐｏｉｎｔ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｎｆ ｇｅｔｔｉｎｇ ｔｒａｐｐｅｄ ｉｎ ｌｏｃａｌ ｏｐｔｉｍａｌ ｖａｌｕｅ． Ｓｅｃｏｎｄｌｙ， ｔｈｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｓｔｅｐ ｓｉｚｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｗａｓ ａｄｏｐｔｅｄ Ｉ（７ ｉ ｍ ｐｎ）ｖｅ ｔｈｅ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｒａｔｅ ａｎｄ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｌｕｔｉｏｎ． Ｆｉｎａｌｌｙ， ｉｆ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｅｌｌ ｉｎｔｏ ｐｒｅｎｌａｔｕｒｅ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｂａｓｉｃ Ｆｒｕ；ｔ Ｆｌｙ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ （ＦＯＡ）ｈａｓ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓ ｏｆ ｂｅｉｎｇ ｅａｓｙ ｔｏ ｆａｌｌ ｉｎｔｏ ｌｏｃａｌ ｏｐｔｉｍａｌ
ｖａｌｕｅ， ｓｌｏｗ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ａｎｄ ｌｏｗ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ａｃｃｕｒａｃｙ． Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｓ， ａ Ｍ ｕｔａｔｉｏｎ Ｆｒｕｉｔ Ｆｌｙ Ｏｐｔｉｍ ｉｚａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
基于自适应步长的果蝇优化算法
基于自适应步长的果蝇优化算法郭晓东;王丽芳;张学良【摘要】Considering the premature convergence problems of slow optimizing speed,low convergence precision and easy local extremum for standard fruit fly optimization algorithm(SFOA)with the fixed-length step,a new FOA based on adaptive step size,named FOABASS,was presented by analyzing the relation of step size and searching ability of fruit fly.In FOABASS,the step size in search was created on the condition of dynamic step size which varies with current swarm location and evolution generation. Then,the high capacity of new algorithm for finding the global optimum and the balance between global exploration and local exploitation ability was obtained.Finally,simulation results of FOABASS,SFOA algorithm and other modified version show the superiority and the effectiveness of FOABASS.%针对固定搜索步长下标准果蝇优化算法(SFOA)寻优速度慢，收敛精度不高，容易陷于局部极值的不足，通过分析果蝇个体生成机制中搜索步长与算法搜索能力的关系，提出了一种基于自适应步长的改进果蝇优化算法(FOABASS)，在该算法中搜索步长随种群当前位置、当前优化代数的变化而变化，由此生成的果蝇群体具备较强的全局勘探能力，同时兼顾全局勘探能力和局部开发能力的平衡。
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。
《果蝇优化算法及其应用研究》
《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）是一种基于生物行为的优化算法，其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，实现全局搜索和局部搜索的有机结合，从而在解决复杂优化问题时表现出良好的性能。
本文将对果蝇优化算法的原理、实现方法及其应用进行研究，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、果蝇优化算法原理果蝇优化算法的核心思想是模拟果蝇在寻找食物过程中的行为。
果蝇通过嗅觉和视觉等感知方式，寻找气味浓度高且距离近的食物源。
在寻找过程中，果蝇会不断调整飞行方向和速度，以最快速度到达食物源。
果蝇优化算法借鉴了这一行为，通过迭代搜索和优化，寻找问题的最优解。
具体而言，果蝇优化算法将问题的解空间视为果蝇的搜索空间，将问题的目标函数视为食物源的吸引力。
算法通过初始化一群果蝇，让它们在解空间中随机搜索。
在每次迭代中，果蝇根据自身的搜索经验和周围果蝇的反馈信息，调整搜索方向和步长，以寻找更好的食物源。
当找到更优解时，算法会更新解的空间和目标函数的信息，继续进行下一轮迭代搜索。
三、果蝇优化算法的实现方法果蝇优化算法的实现主要包括以下几个步骤：1. 初始化果蝇群体：在解空间中随机生成一定数量的果蝇，每个果蝇代表一个解。
2. 评估解的质量：根据目标函数计算每个解的质量（即食物源的吸引力）。
3. 搜索过程：果蝇根据自身的搜索经验和周围果蝇的反馈信息，调整搜索方向和步长，进行全局和局部搜索。
4. 更新解的信息：当找到更优解时，更新解的空间和目标函数的信息。
5. 迭代过程：重复步骤2-4，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或解的质量达到预设阈值）。
四、果蝇优化算法的应用果蝇优化算法具有广泛的适用性，可以应用于许多领域。
以下是几个典型的应用案例：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，如单峰函数、多峰函数等。
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。
自适应修改权重参数的果蝇优化算法
（ １ ． 河北 工业 大学 计算 机科 学与 软件 学 院 ， 天津 ３ ０ ０ ４ ０ １ ； ２ ． 河北省 大数 据计 算重 点 实验 室 ， 天津 ３ ０ ０ ４ ０ １ ）
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２ ７卷 第 １ １ 期 ２ ０ １ ７发 展
Ｃ ０ＭＰＵ ＴＥＲ Ｉ ＥＣＨＮＯＬ ＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬ ＯＰＭＥ ＮＴ
Ｖｏ １ ． ２７ Ｎｏ ．１ １ ＮＯ Ｖ． ２ Ｏｌ ７
自适应 修 改权 重 参 数 的 果蝇 优 化 算 法
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｉ ｎ ｖ ｉ ｅ ｗ ｏｆ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｏ ｆ ｅ ａ ｓ ｉ ｌ ｙ ｆ ａ ｌ ｌ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｏ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｅ ｘ ｔ ｒ ｅ ｍｅ ， ｓ ｌ ｏ ｗ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ｉ ｎ ｌ ａ ｔ ｅ ｒ ｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｉｏ ｔ ｎ ａ ｎ ｄ ｌ ｏ ｗ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ － ｓ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｆ ｒ ｕ ｉ ｔ ｌｙ ｆ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｈｍ ， ｔ ａ ｆ ｒ ｕｉ ｔ ｌｙ ｆ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｍｏ ｄ ｉ ｆ ｙ ｉ ｎ ｇ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｉ ｓ ｐ ｏｐ ｒ ｏ ｓ ｅ ｄ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｄ ｉ ｖ ｉ ｄ ｕ ａ ｌ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｉ ｔ ｖ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｎｄ ａ ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ ｇ ｕ ｉ ｉｎ ｄ ｇ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｏ ｆ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗａ ｒ ｌ Ｔ ｌ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ． Ｉ ｔ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ｉ ｎ ｉｖ ｄ ｉ ｄ ｕ ｌ ａ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｉｖ ｔ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｎｄ ａ ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ ｇ ｕ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ Ｓ Ｏｔ ｈａ ｔ ｈ ｅｉ ｔ ｎ ｉｖ ｄ ｉ ｄ ｕ ｌｈ ａ ａ ｓ ｓ ｕ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ａ ｗａ ｒ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｏ ｎｉ ｔ ｓ ｏ ｗｎｐｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄｔ ｈ ｅ ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ ｈ ａ ｓ ａ ｇ ｏ ｏ ｄ ｇ ｕ ｉ ｄ ｅ ｏ ｎｔ ｈ ｅｉ ｎ ｉｖ ｄ ｉ ｄ — ｕ ｌｓ ａ ． Ｉ ｎ ｅ ａｃ ｈ ｌ ｏ ｏ ｐ ｏ ｆ ｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｉ ｔ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｌｌ ａ ｙ ｈ ａ ｓ ｍｏ ｄｉ ｉｅ ｆ ｄ ｓ ｉ ｚ ｅ ｏ ｆ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｉｖ ｔ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｎｄ ａ ｇ ｕ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｖ ｌｕ ａ ｅ ｏ ｆ ｉｔ ｆ ｎ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｆ ｒ ｕ ｉ ｔ ｌｙ ｆ ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｇ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｉ ｔ ｖ ｅ ｓ ｔ ｅ ｐ ｓ ｉ ｚ ｅ ｂ ｙ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｄ ， ｏ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｍａ ｋ ｅ ｓ ｉ ｔ ａ ｖ ｏ ｉ ｄ ｈｅ ｔ ｐ ｒ ｅ ｍａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｎｄ ａ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ
基于非均匀变异和自适应逃逸的果蝇优化算法
基于非均匀变异和自适应逃逸的果蝇优化算法张彩宏;潘广贞【摘要】Aiming at the problems of low convergence precision and easily relapsing into local extremum caused by olfaction searching random blind and only learning from the optimal fruit fly in basic fruit fly optimization algorithm (FOA),an improved FOA called fruit fly optimization algorithm based on non-uniform mutation and adaptive escape (NAFOA)was proposed.Non-uniform mutation operator was introduced into olfaction searching phase to adj ust dynamically searching step of each iteration. States of population were divided into premature state and normal stateby setting threshold.If population was in normal state, basic FOA was adopted to evolve.Otherwise,it fell into premature,perturbations dimension by dimension for the global optimal fruit was adopted to generate new solution.The ability to escape from local optimum was enhanced and the balance between ex-ploring and developing was well processed.Test of six classic functions was designed.Experimental results show that the algo-rithm in terms of accuracy and robustness were better than FOA and other several improved algorithms.%基本果蝇优化算法(FOA)存在嗅觉搜索随机盲目、迭代寻优只学习最优个体的问题，导致收敛精度低、易陷入局部极值，为此提出基于非均匀变异和自适应逃逸的果蝇优化算法(NAFOA)。
自适应变异的果蝇优化算法_韩俊英
e） 找出该果蝇群体中味道浓度最低的果蝇（ 最优个体） ；
（ 5）
f） 记录并保留最佳味道浓度值 bestSmell 与其 X、 Y 坐标， 此时果蝇群体利用视觉向该位置飞去：
［4 ］
!
果蝇优化算法
果蝇优化算法是一种基于果蝇觅食行为推演出的寻求全
， 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， 且参 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 。 本文针对 FOA 的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 ） 。 新算法采用
f） 按照式（ 12 ） 先估计新位置 X _axisb j ' 、 Y _axisb j ' 与原点之 再按照式（ 13 ） 计算新位置味道浓度判定值 S j ' （ j = 距离 Dist j ' ， 1， 2， …， M） 。
Dist j ' = X_axisb j ' 槡
2
g） 进入迭代寻优， 重复执行步骤 b） ～ e） ， 并判断最佳味道 浓度是否优于前一迭代最佳味道浓度 。 若当前迭代次数小于 最大迭代数 Maxgen， 则执行步骤 f） 。
自适应调整参数的果蝇优化算法
自适应调整参数的果蝇优化算法韩俊英;刘成忠【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)007【摘要】针对基本果蝇优化算法因参数选取不当而导致的收敛精度偏低且不稳定的问题，提出了自适应调整参数的果蝇优化算法（FOA with Adaptive Parameter，FOAAP）。
该算法在每个进化代输入描述种群整体特征的精确数值，由逆向云发生器算法得到当代云模型的3个数字特征C(Ext'Ent'Het)，按照U 条件隶属云发生器自适应调整果蝇个体搜寻食物的方向与距离Value这一参数。
将该算法在函数优化中，与基本果蝇优化算法以及相关文献中算法进行仿真对比，结果表明，新算法在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度方面具有明显优势。
%In order to overcome the problems of FOA, such as low convergence precision and unstable convergence resulted from improper random parameter, an improved FOA is proposed, called Fruit Fly Optimization Algorithm with Adaptive Parameter(FOAAP). In each evolutionary generation, the accurate values describing the characteristics of the overall species are input, 3 digital characteristics C(Ext'Ent'Het) of the contemporary cloud model are obtained by backward cloud generator, then using U conditions membership cloud generator, the parameter Value is adaptively adjusted, which is Fruit Fly’s searching distance and direction for food. FOAAP is compared with FOA and other algorithms in reference literatures, experimental results show that FOAAP has theadvantages of speeder convergence, higher convergence preci-sion and higher convergence reliability.【总页数】6页(P50-55)【作者】韩俊英;刘成忠【作者单位】甘肃农业大学信息科学技术学院，兰州 730070;甘肃农业大学信息科学技术学院，兰州 730070【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.基于自适应果蝇优化算法的电地热温度控制系统PID参数优化 [J], 张亭亭;陈大军;王盛慧2.基于自适应步长果蝇优化算法图像分割 [J], 宋杰; 许冰; 杨淼中3.独立自适应调整参数的粒子群优化算法 [J], 张其文; 尉雅晨4.基于自适应果蝇优化算法的分层异构无线传感器网络三维优化部署 [J], 刘鹏;孟欣;唐苏琼;唐震洲5.自适应果蝇优化算法在WSN节点覆盖优化中的应用 [J], 王楚柯;陆安江;吴意乐因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《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。
自适应变异的果蝇优化算法
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ３ ６ ９ ５ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ９ ． ０ ２ １
Ｆ ｒ ｕ ｉ ｔ ｆ ｌ ｙ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｗｉ ｔ ｈ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
韩俊英 ，刘成 忠
（ 甘 肃农业 大 学 信 息科 学技 术 学 院， 兰州 Ｉ ７ ３ ０ ０ ７ ０ ） 摘 要 ：针 对基 本果 蝇优 化算 法（ Ｆ Ｏ Ａ ） 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
（ Ｆ Ｏ Ａ Ａ Ｍ） 。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
ａ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ， ｉ ｆ ｒ ｓ ｔ ， ｉ ｔ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ Ｍ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ｒ ｅ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｓ ． Ｔ ｈ ｅ ｎ， ｉ ｔ ｄ ｉ ｓ ｔ ｕ ｒ ｂ ｅ ｄ ｒ ｅ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｓ ｂ ｙ ａ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ —
自适应果蝇优化算法
第14卷 第4期 太赫兹科学与电子信息学报Vo1．14，No．4 2016年8月 Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology Aug．，2016文章编号：2095-4980(2016)04-0610-05自适应果蝇优化算法任新涛，魏五洲，杨宁国(中国白城兵器试验中心，吉林白城 137001)摘要：为了进一步提高果蝇优化算法(FOA)的性能，提出了一种自适应果蝇优化算法(SAFOA)，设计了果蝇搜索群体模型，给出了一种自适应搜索步长搜索算法。
仿真结果表明，相比FOA算法和递减步长果蝇优化算法(DS-FOA)，SAFOA收敛速度较快，全局搜索与局部寻优能力强，并能到达高的收敛精确度。
关键词：果蝇优化算法；自适应搜索步长；搜索群体；收敛速度中图分类号：TN911.5 文献标志码：A doi：10.11805/TKYDA201604.0610Self-Adaptive Fruit Fly Optimization AlgorithmREN Xintao，WEI Wuzhou，YANG Ningguo(Baicheng Ordnance Test Center of China，Baicheng Jilin 137001，China)Abstract：A Self-Adaptive Fruit Fly Optimization Algorithm(SAFOA) is proposed in order to further improve the performance of Fruit Fly Optimization Algorithm(FOA). A fruit fly search group pattern isdesigned, and then a self-adaptive variable-step search algorithm is put forward. Simulation resultsindicate that SAFOA features fast rate of convergence, strong global search and local optimizationperformance, and high convergence precision in comparison with FOA and Diminishing Step Fruit FlyOptimization Algorithm(DS-FOA).Key words：Fruit Fly Optimization Algorithm；self-adaptive variable-step；search group；rate of convergence果蝇优化算法(FOA)是台湾潘文超于2011年提出的，是基于果蝇觅食行为推演出的一种群体智能寻优算法。
基于自适应果蝇优化算法的平行试卷自动生成
计 算机Ｒ ＥＮＧＩ ＮＥ ＥＲＩ ＮＧ ＡＮＤ ＤＥ Ｓ Ｉ ＧＮ
Ｏｃ ｔ ．２ ０ １ ５ Ｖｏ １ ． ３ ６ ＮＯ ． １ ０
基 于 自适 应 果 蝇优 化 算 法 的 平 行试 卷 自动 生成
王 凤 蕊 ，王 文 宏 抖 ，董 金 新 （ １ ．聊 城 大 学 传媒 技 术 学 院 ，山 东 聊 城 ２ ５ ２ ０ ５ ９ ；２ ． 聊 城 大学 计 算机 学 院 ，山 东 聊 城 ２ ５ ２ ０ ５ ９ ）
摘 要 ：针 对基 本果蝇优化算 法在 求解平行试卷 自动 生成 问题 时 ，易 出现 早熟收敛 且寻优精度 不高的缺 陷，提 出一种具有 自适应 变异 嗅觉搜 索算子的 改进果蝇优化 算法 。在果蝇嗅 觉搜 索中加入 自适应的 变异操 作 ，果蝇个体 的 变异概 率可 以根据 算 法的优化 迭代进行 自适应调整 。基 于不 同规模题 库的仿真结果表 明， 自适应 的变异操作 有效地平衡 了算法 的全局 与局部 搜 索能力 ，提 高 了果蝇优化算 法解决组合 优化 问题 的性 能 ，与微 粒群 算法相 比 ，该 算法能 更好地 解 决平行试 卷 自动生成
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａ ｆ ｒ ｕ ｉ ｔ ｆ ｌ ｙ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｗｉ ｔ ｈ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ ｐ ａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌ ｔ ｅ ｓ ｔ － ｓ ｈ ｅ ｅ ｔ ｓ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ．Ａ ｎ ｅ ｗ ｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｗａ ｓ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｉ ｎ ｓ ｍｅ ｌ ｌ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｔ ｏ ｔ ｕ ｎ ｅ ｔ ｈ ｅ ｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｆ ｒ ｕ ｉ ｔ ｆ ｌ ｙ ｉ ｎ ｄ ｉ ｖ ｉ ｄ ｕ ａ ｌ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｏ ｖ ｅ ｒ ｃ ａ ｍｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ｏ ｆ ｅ ａ ｓ ｉ ｌ ｙ ｒ ｅ ｌ ａ ｐ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｏ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ａ ｎ ｄ ｌ ｏ ｗ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｆ ｒ ｕ ｉ ｔ ｆ ｌ ｙ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ．Ｔｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｎ ｏ ｔ ｏ ｎ ｌ ｙ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｎ ｔ ｌ ｙ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｓ
一种新的自适应步长果蝇优化算法
一种新的自适应步长果蝇优化算法
段艳明;肖辉辉
【期刊名称】《河南师范大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2016(0)1
【摘要】针对基本果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优、寻优精度低和后期收敛速度慢的问题,提出了一种自适应步长果蝇优化算法(ASFOA).该算法在运行过程中根据上一代最优味道浓度判断值和当前迭代次数来自适应调整进化移动步长,使算法在初期的步长大而避免种群个体陷入局部最优,到后期果蝇移动的步长变小而获得更高的收敛精度解,并加快收敛速度.通过6个标准测试函数对改进算法进行仿真测试,结果表明ASFOA算法具有更好的全局搜索能力,其收敛精度、收敛速度均比FOA算法及参考文献中其他改进果蝇优化算法有较大的提高.
【总页数】8页(P161-168)
【关键词】自适应;果蝇优化算法;收敛速度;味道浓度
【作者】段艳明;肖辉辉
【作者单位】河池学院计算机与信息工程学院;江西财经大学信息管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于自适应步长的果蝇优化算法 [J], 郭晓东;王丽芳;张学良
2.基于自适应步长果蝇优化算法图像分割 [J], 宋杰; 许冰; 杨淼中
3.一种新型的混沌步长果蝇优化算法 [J], 张铸; 饶盛华; 张仕杰
4.一种新型自调节步长果蝇优化算法 [J], 盛超;邹海;朱富占
5.一种基于步长指数递减策略的果蝇优化算法 [J], 秋兴国;黄润青
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特
基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散
射谱特
布里渊散射是一种非线性光学现象，可以通过光纤传输中产生，譬如光纤激光陀螺、光纤传感器等。
布里渊散射谱特征是布里渊散射光谱中特有的线宽与波长的关系，其特征是提供了大致的温度和形变信息。
因此，分析和研究布里渊散射谱特具有重要的应用价值和科学意义。
目前，基于广义回归神经网络进行布里渊散射谱特定量分析的方法已经成为主流。
这种方法通过构建广义回归神经网络模型，采用输入光谱特征，输出布里渊散射谱特特征的方法，实现布里渊散射特征的定量表征。
然而，神经网络模型存在着模型复杂度高、训练时间长等问题。
为解决这些问题，学者们提出了自适应变异果蝇优化算法，并基于该算法对布里渊散射谱特进行建模和分析。
该算法具有计算速度快、全局最优解能力强、不易陷入局部最优解等优点，能够更加准确地分析布里渊散射谱特的特征。
基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特分析方法，通过输入光谱的数值和波长，可以实现对布里渊散射谱的线宽与波长之间的关系的建模和分析，进而实现温度和形变等特征的测量和分析。
总之，基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特分析方法在光纤传感器等领域具有广阔的应用前景。
其中，自适应变异果蝇优化算法的应用将进一步优化建模
过程，提高模型的精度和效率，有望实现对光纤传感器等设备的精确测量和控制。
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。
自适应混沌果蝇优化算法
的进化机制进行优化 ， 提 出 自适应混 沌果蝇优化 算法（ Ａ Ｃ Ｆ Ｏ Ａ） 。在 算法 处于收敛状 态时， 应 用混沌 算法进行 全局 寻 优， 从 而跳 出局部极值 而继续优化。对几种经典测试 函数 的仿真结果表 明 ， Ａ Ｃ Ｆ Ｏ Ａ具有更好 的全局搜 索能 力， 在收 敛 速 度、 收敛 可靠性及 收敛精度上均比基本 Ｆ Ｏ Ａ有较 大的提 高。 关键词 ： 自适应 ； 混沌 ； 果蝇优化算法 ； 适应度
Ｋｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ：ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ；ｃ ｈ ａ ｏ ｓ ；Ｆ ｒ ｕ ｉ ｔ ｌ ｆ ｙ Ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ（ Ｆ Ｏ Ａ ） ； ｉ ｆ ｔ ｎ ｅ ｓ ｓ
ｃ ｏ ｎ ｔ ｉ ｎ ｕ ｅ ｔ ｏ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ｅ ．Ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｗ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｈ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ｏ ｆ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｇ ｌ ｏ ｂ ａ ｌ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ，ｆ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｍｏ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ．
ａ ｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ｆ Ｏ Ａ ｃ ａ ｌ ｌ ｅ ｄ Ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｃ ｈ ａ ｏ ｓ Ｆ Ｏ Ａ（ Ａ Ｃ Ｆ Ｏ Ａ ）ｗ ａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ．Ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ，ｃ ｈ ａ ｏ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｗ ａ ｓ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｔ ｈ ｅ ｇ ｌ ｏ ｂ ａ ｌ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｕ ｍ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｏ ｕ ｔ ｓ ｉ ｄ ｅ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ｏ ｆ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｔ ａ ｒ ｅ ａ ａ ｎ ｄ ｔ ｏ ｊ ｕ ｍ ｐ ｏ ｕ ｔ ｏ ｆ ｌ ｏ ｃ ｌ ａ ｅ ｘ ｔ ｒ ｅ ｍ ｕ ｍ ａ ｎ ｄ
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏｏ ｖ ｅ ｒ ｃ ｏ ｍ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｓ ｏ ｆ ｌ ｏ ｗｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄｅ ａ ｓ ｉ ｌ ｙｒ ｅ ｌ ａ ｐ ｓ ｉ ｎ ｇｉ ｎ ｔ ｏｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｅ ｘ ｔ ｒ ｅ ｍ ｕ ｍｉ ｎｂ ａ ｓ ｉ ｃ （ Ｆ Ｏ Ａ ） ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄａ ｎａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅｍ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｆ ｒ ｕ ｉ ｔ ｆ ｌ ｙｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ （ Ｆ Ｏ Ａ Ａ Ｍ） ． ｆ ｒ ｕ ｉ ｔ ｆ ｌ ｙｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ Ｄ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅｅ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ｉ ｎｔ ｈ ｅｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ Ｆ Ｏ Ａ ’ ｓ ｔ ｒ ａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｅ ｘ ｔ ｒ ｅ ｍ ｕ ｍｊ ｕ ｄ ｇ ｉ ｎ ｇｆ ｒ ｏ ｍｔ ｈ ｅｐ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ’ ｓ ｆ ｉ ｔ ｎ ｅ ｓ ｓ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄｔ ｈ ｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ａ ｌ ， ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ， ｉ ｔ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｅ ｄＭ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ａ ｌ ｒ ｅ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｓ ． Ｔ ｈ ｅ ｎ ， ｄ ｉ ｓ ｔ ｕ ｒ ｂ ｅ ｄｒ ｅ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｓ ｂ ｙ ａ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ＰＧ ａ ｕ ｓ ｓ ｍ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ． Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ， ｉ ｔ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ｅ ｄｍ ｕ ｔ ａ ｔ ｅ ｄｒ ｅ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｓ ａ ｇ ａ ｉ ｎｔ ｏｊ ｕ ｍ ｐｏ ｕ ｔ ｏ ｆ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｅ ｘ ｔ ｒ ｅ ｍ ｕ ｍａ ｎ ｄｃ ｏ ｎ ｔ ｉ ｎ ｕ ｅｔ ｏｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ｅ ．Ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅｎ ｅ ｗａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｈ ａ ｓ ｔ ｈ ｅａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ｏ ｆ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｇ ｌ ｏ ｂ ａ ｌ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ，ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ｅ ｒ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄｍ ｏ ｒ ｅｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｅｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ． Ｋ ｅ ｙｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ：ｆ ｒ ｕ ｉ ｔ ｆ ｌ ｙ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ；ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ；ｍ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ；ｐ ｒ ｅ ｍ ａ ｔ ｕ ｒ ｅｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ
１ ～ ３ ］ ： 个必要的步骤 ［
程是一阶微分方程） ， 程序代码易于实现， 运行时间较少， 而且 Ｆ Ｏ Ａ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 Ｆ Ｏ Ａ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。 本文针对 Ｆ Ｏ Ａ的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（ Ｆ Ｏ Ａ Ａ Ｍ） 。新算法采用
１ ～ ３ ］ 果蝇优化算法（ Ｆ Ｏ Ａ ） 是由台湾博士潘文超 ［ 在２ ０ １ １年
ｍ ｅ ｌ ｌ ｂ ｅ ｓ ｔ ＞ 理论最优值或目标精度（ 这 阈值） 并且最优适应值 Ｓ 里考虑的是最小化情况） 时， 首先将最优果蝇个体复制 Ｍ 个， 其次对复制的最优果蝇个体按一定的概率 Ｐ执行变异操作， 然后对变异后的最优果蝇个体进行二次寻优， 完成全局最优个 体的更新， 以此提高算法跳出局部极值的能力。六个基准测试 函数的对比实验结果说明， 本文算法的全局收敛性和寻优精度 得到了显著提高。
ｉ ＝ １ ２ ２ ＝∑ （ Ｓ ｍ ｅ ｌ ｌ Ｓ ｍ ｅ ｌ ｌ ） σ ｉ－ ａ ｖ ｇ ｉ ＝ １ ２ Ｓ ｉ ｚ ｅ Ｐ ｏ ｐ
（ ８ ） （ ９ ）
（ ２ ） （ ３ ）
Ｓ １ ／ Ｄ ｉ ｓ ｔ ｉ＝ ｉ
ｅ ） 若 σ ≤δ ＆ ＆Ｓ ｍ ｅ ｌ ｌ ｂ ｅ ｓ ｔ ＞ 理论最优值或目标精度 ＆ ＆分 ０ ， １ ］ 之间的随机数 ｒ ＜Ｐ ， 则首先按照式（ １ ０ ） 复制 Ｍ 个 布于［ 最优果蝇个体 Ｘ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ 、 Ｙ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ （ ｊ ＝ １ ， ２ ， …， Ｍ） ； 其次按照式 ｊ ｊ １ １ ） 对复制的最优果蝇个体进行高斯变异， 将复制的最优果 （ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ 、 Ｙ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ ， 更新为新位置 Ｘ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ ′ 、 Ｙ ＿ 蝇个体位置由 Ｘ ｊ ｊ ｊ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ ′ （ ｊ ＝ １ ， ２ ， …， Ｍ） 。 ｊ
２ ２ 群体适应度方差 σ 作为触发条件， 当σ ＜ （ 群体适应度方差 δ
ａ ） 给定群体规模 Ｓ ｉ ｚ ｅ ｐ ｏ ｐ ， 最大迭代数 Ｍ ａ ｘ ｇ ｅ ｎ ， 随机初始化 果蝇群体位置 Ｘ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ 、 Ｙ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ 。 ｂ ） 赋予果蝇个体利用嗅觉搜寻食物的随机方向与距离， Ｒ ａ ｎ ｄ ｏ ｍ Ｖ ａ ｌ ｕ ｅ 为搜索距离。
收稿日期：２ ０ １ ２ １ ２ ２ ６ ；修回日期：２ ０ １ ３ ０ ２ １ １ 基金项目：甘肃省科技支撑计划资助项目（ １ ０ １ １ Ｎ Ｋ Ｃ Ａ ０ ５ ８ ） ； 甘肃省自然科学基金资助项 目（ １ ２ ０ ８ Ｒ Ｊ Ｚ Ａ １ ３ ３ ） ； 甘肃省教育厅科研基金资助项目（ １ ２ ０ ２ ０ ４ ） 作者简介： 韩俊英（ １ ９ ７ ５ ） ， 女， 甘肃兰州人， 副教授， 硕士， 主要研究方向为优化计算、 农业信息化（ ｈ ａ ｎ ｊ ｙ ＠ｇ ｓ ａ ｕ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ ） ； 刘成忠（ １ ９ ６ ９ ） ， 男 （ 通信作者） ， 甘肃天祝人， 副教授， 博士研究生， 主要研究方向为智能决策支持系统．
２ 度） 方差 σ ： Ｓ ｉ ｚ ｅ Ｐ ｏ ｐ
ｃ ） 由于 无 法 得 知 食 物 位 置， 因此先估计与原点的距离 Ｄ ｉ ｓ ｔ ， 再计算味道浓度判定值 Ｓ ， 此值为距离倒数： ｉ ｉ
２ ２ Ｄ ｉ ｓ ｔ Ｘ Ｙ ｉ＝ 槡 ｉ＋ ｉ
Ｓ ｍ ｅ ｌ ｌ ｍ ｅ ｌ ｌ ／ Ｓ ｉ ｚ ｅ Ｐ ｏ ｐ ａ ｖ ｇ＝ ∑ Ｓ ｉ
４ ］ 粒子群算法的优化方程是二阶微分方程 ［ ， 而Ｆ Ｏ Ａ的优化方
果蝇优化算法
果蝇优化算法是一种基于果蝇觅食行为推演出的寻求全 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 是在嗅觉与视觉上。果蝇的嗅觉器官能很好地搜集飘浮在空 气中的各种气味， 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， 并且往该方向飞去。 依据果蝇搜索食物的特性， 将果蝇优化算法归纳为以下几
Ｘ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ ＝ Ｘ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ ｊ ＝ １ ， ２ ， …， Ｍ ｊ Ｙ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ ＝ Ｙ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ ｊ ＝ １ ， ２ ， …， Ｍ ｊ （ １ ０ ）
Ｘ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ ′ ＝ Ｘ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ ． × （ １ ＋ ０ ． ５× ｎ ｏ ｒ ｍ ｒ ｎ ｄ （ ０ ， １ ， ［ １ ， ｄ ｉ ｍ ］ ） ） ｊ ＝ １ ， ２ ， …， Ｍ ｊ ｊ Ｙ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ ′ ＝ Ｙ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ （ １ ＋ ０ ． ５× ｎ ｏ ｒ ｍ ｒ ｎ ｄ （ ０ ， １ ， ［ １ ， ｄ ｉ ｍ ］ ） ） ｊ ＝ １ ， ２ ， …， Ｍ ｊ ｊ ．× Ｙ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ＝ Ｙ ＿ ａ ｘ ｉ ｓ ｂ ′ ｊ ＝ １ ， ２ ， …， Ｍ ｊ （ １ １ ）
Ｆ ｒ ｕ ｉ ｔ ｆ ｌ ｙｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｗ ｉ ｔ ｈａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅｍ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｈ Ａ ＮＪ ｕ ｎ ｙ ｉ ｎ ｇ ，Ｌ Ｉ ＵＣ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｎ ｇ