基本果蝇优化算法的Python实现
基于果蝇优化算法的最短路径路由优化
山东农业大学学报(自然科学版),2016,47(6):932-935VOL.47NO.62016Journal of Shandong Agricultural University (Natural Science Edition )doi:10.3969/j.issn.1000-2324.2016.06.024数字优先出版:2016-12-22基于果蝇优化算法的最短路径路由优化左岑重庆电子工程职业学院,重庆401331摘要:针对传统算法无法高效地解决网络路由最优化选择的问题，将FOA 算法引入最短路径路由优化问题，应用FOA 算法的快速寻优能力，在保证路径最短和能耗最低的情况下，实现路由路径的最优化选择。
选择死亡节点数目、网络能耗和端到端时延三个指标作为路由优化结果的评价指标，实验结果表明，本文算法均优于改进算法和经典算法，效果较好，可以进一步进行推广和应用。
关键词:果蝇优化算法;最短路径;路由算法;网络模型中图法分类号:TP391.1文献标识码:A 文章编号:1000-2324(2016)06-0932-04The Route Optimization of the Shortest Path with Fruit Fly Optimization AlgorithmZUO CenChongqing College of Electronic Engineering,Chongqing 401331,ChinaAbstract:For traditional algorithms cannot efficiently solve network routing optimization problem,the FOA algorithm is introduced into the shortest path routing optimization problem,FOA algorithm is applied to the rapid searching ability,in ensuring the shortest path and minimum energy consumption situation,the optimal routing path choice.Death number of nodes and the network energy consumption and the end to end delay three indicators as the routing optimization,the evaluation index selection.Experimental results show that the proposed algorithm is better than those of the improved algorithm and the classical algorithm,the effect is better,thus proving the validity and reliability of the algorithm for further promotion and application.Keywords:Fruit Fly Optimization Algorithm;Shortest Path;Router Algorithm;Network Model随着计算机技术和网络技术的发展，尤其是移动Adhoc 网络和Internet 互联网络的极速发展，路由优化成为通信网络和计算机网络领域的重要研究课题。
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。
修正浓度与适应步长的果蝇优化算法
修正浓度与适应步长的果蝇优化算法信成涛;邹海【摘要】基本果蝇优化算法在寻优求解时浓度值只能为正,无法对浓度为负时达到最优的问题进行寻优.另外基本果蝇算法在寻优求解时,步长是随机的,这就容易使算法早熟,陷入局部最优解,算法的求解精度也不高.针对基本果蝇算法的这些问题,提出了一种修正浓度与适应步长的果蝇优化算法.该算法对果蝇得到的浓度值进行了修正,使味道浓度分布在整个正负寻优区间.在迭代时,充分利用果蝇群体已经进行的全局影响因素,对果蝇个体的搜寻距离进行适应性改变.为了验证该算法的效果,选用了几个常用的测试函数对该算法进行实验验证,结果表明,该算法不仅可以有效避免陷入局部最优,在寻优精度上也有一定提升.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2019(055)007【总页数】6页(P48-52,187)【关键词】果蝇优化算法;修正浓度;适应步长;局部最优;寻优精度【作者】信成涛;邹海【作者单位】安徽大学计算机科学与技术学院,合肥 230601;安徽大学计算机科学与技术学院,合肥 230601【正文语种】中文【中图分类】TP301.61 引言果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FOA）是由台湾学者潘文超于2011年提出的一种新型的演化式与基于群体智能的寻优算法[1-2]。
该算法受到果蝇觅食行为的启发，是对动物群体寻优的一种模拟[3-5]。
该算法实现简单，一经提出就得到了学术界的广泛关注，并在多个领域得到了应用[6-8]。
由于是新提出的算法，在某些方面还存在一定的缺陷，比如在易陷入局部最优和寻优精度不高[9-10]。
近年来，很多学者对该算法进行了一定的研究，被SCI收录的一种改进的果蝇优化算法（MFOA），提出将果蝇群体划分为相同数量的一些子群体并改变其估价函数，提高了种群多样性，使寻优结果得到了一定的提升，但无法求解浓度值为负时达到最优解的问题[11]；马巧梅等对味道浓度也进行修正，为了解决高维函数间维间互扰问题，在迭代过程中采取逐维扰动的方法并加入了收敛判断因子，但该算法的有效性需进一步的提高[12]；丁国绅等提出的V-FOA在迭代过程中将全局最优值的变化率纳入了权值的考虑范围，得到了很好的收敛速度和收敛精度，但在多维函数的寻优求解中得到的结果不是太理想[13]；桂龙等提出的改进步长与策略的果蝇优化算法（CCSFOA），该算法根据历史最优值的差值作为改变步长的依据，平衡了种群的全局与局部搜索的能力，但该算法的运行效率不高[14]。
蜣螂算法 python代码
蜣螂算法 python代码蜣螂优化算法（DBO）是一种基于模仿蜣螂行为的优化算法，以下是一个使用Python 实现蜣螂算法的示例代码：```pythonimport numpy as npimport randomclass DBO:def __init__(self, func, dim, size, iter_num, lb, ub):self.func = func # 待优化的目标函数self.dim = dim # 变量的维度self.size = size # 种群大小self.iter_num = iter_num # 迭代次数self.lb = lb # 变量的下界self.ub = ub # 变量的上界self.best_x = None # 最优解self.best_f = np.inf # 最优解对应的函数值self.swarm = np.random.uniform(low=self.lb, high=self.ub, size=(self.size, self.dim)) # 初始化种群self.fitness = np.array((self.func(x) for x in self.swarm)) # 计算种群适应度def optimize(self):for i in range(self.iter_num):for j in range(self.size):# 选择一个随机的蜣螂k = random.randint(0, self.size - 1)while k == j:k = random.randint(0, self.size - 1)# 计算新位置new_x = self.swarm[j] + np.random.uniform() * (self.swarm[j] - self.swarm[k])# 边界处理new_x = np.clip(new_x, self.lb, self.ub)# 计算新适应度new_f = self.func(new_x)# 更新最优解if new_f < self.best_f:self.best_x = new_xself.best_f = new_f# 更新种。
基于指数函数步长的果蝇优化算法
基于指数函数步长的果蝇优化算法作者：吴易轩邓艳廖淑珍苏相琴来源：《广西广播电视大学学报》2020年第04期[摘要]为了解决基本果蝇优化算法收敛速度慢、收敛精度低的问题，文章探讨基于指数函数步长的果蝇优化算法，该优化算法根据随机变化的搜索步长，设计指数函数自适应步长来代替原来的随机步长，基于7个基准函数D=30的测试，分析和比较新改进算法的迭代速度和搜索精度。
实验结果表明，该算法具有更快、更稳定的搜索速度和更高的搜索精度，能够快速增加种群，解决种群多样性差的问题，并得到全局最优解。
[关键词]指数函数;果蝇优化算法;寻优步长[中图分类号]G434 [文献标识码]A [文章编号]1008-7656（2020）04-0022-06引言群智能优化算法是近年来出现的一种优化方法。
众所周知，求解各种特征优化问题的算法可以分为不同的类别。
具有自然进化思想的启发式算法（Heuristic Algorithms）[1]在国内外学术界掀起了研究热潮。
群体智能优化算法是模拟自然生物、人类社会等各种生物群体行为的结果。
充分利用信息与合作，实现个体群体之间的优化目标。
该算法原理具有结构简单、实现容易、效率高的特点。
如遗传算法（Genetic Algorithm，GA）[2]、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization Algorithm，PSO）[3-4]、蝙蝠算法（Bat Algorithm，BA）[5]、蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）[6]等。
目前，群体智能优化算法作为一种基于群体智能的新型启发式算法，已应用于工程设计与制造、网络通信、自动控制、资源配置、远程教育等领域。
果蝇优化算法（Fruit fly Optimization Algorithm， FOA）[7-8]是学者潘文超在2011年提出的一种基于果蝇觅食行为的新型全局优化进化算法。
与其他优化算法相比，果蝇优化算法具有算法简单、参数少、易于调整和优化精度高等优点。
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。
《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。
果蝇优化算法研究综述
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。
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(FOA)步长改进及其多元函数最优化方法
果蝇优化算法(FOA)步长改进及其多元函数最优化方法
马超; 董玲
【期刊名称】《《数学学习与研究：教研版》》
【年(卷),期】2013(000)013
【摘要】果蝇优化算法(FOA)模拟果蝇群体利用嗅觉和视觉寻找食物的方法来寻找最优值.本文根据算法的特点分析了影响收敛速度的因素,通过变步长方式得到改进的FOA.另外还提出了多元函数最优问题的FOA方法.在对Schaffer函数的全局最优过程中,经过变步长的FOA收敛速度大大提高(与理论最优值的误差以指数速度下降),在计算速度和收敛精度方面都远远优于遗传算法.
【总页数】3页(P90-92)
【作者】马超; 董玲
【作者单位】华北电力大学数理系
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种改进的果蝇优化算法求解连续函数优化问题 [J], 杨立君;付雅琴;殷旅江;邓义成
2.一种面向多模函数改进的果蝇优化算法 [J], 张磊;刘成忠
3.改进步长与策略的果蝇优化算法 [J], 桂龙;王爱平;丁国绅
4.基于指数函数步长的果蝇优化算法 [J], 吴易轩;邓艳;廖淑珍;苏相琴
5.改进的变步长果蝇优化算法 [J], 朱富占;邹海;丁国绅
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
果蝇优化算法的分析
果蝇优化算法的分析韩虎【摘要】本文针对果蝇优化算法FOA由于参数选取不合理而导致运行时间长或陷入局部最值的问题,研究了果蝇优化算法主要参数对算法运行时间、优化性能和收敛速度的影响.以FOA全局寻优6个标准测试函数最小值为例,在不同的参数配置下,进行仿真实验,对比分析研究得出果蝇优化算法各主要参数对算法性能影响的定性结论,并给出了各参数恰当的合理取值区间,以便在算法性能和运行时间之间找到最好的平衡.试验结果表明,参数的合理设置,不但缩短了算法的运行时间,而且使算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2017(026)002【总页数】9页(P9-17)【关键词】果蝇优化算法;群体智能;参数分析;优化性能;收敛速度【作者】韩虎【作者单位】兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州730070【正文语种】中文果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA)由中国台湾学者潘文超博士于2011年6月首次提出, 由于算法本身的良好性能, 尤其是该算法是迄今为止所需调整参数最少、进化方程最简单[1-10]的一种群智能优化算法, 自提出以来, 就得到了国内外学者的广泛关注, 吸引了越来越多不同背景研究人员的注意力[11-34],成为交叉学科中一个前沿性研究问题.智能算法合理的参数取值对算法性能至关重要, 但参数之间的相互影响、相互之间的复杂关系及对算法性能的叠加影响很难研究清楚, 一般都是针对具体的研究问题, 通过大量实验总结出来的经验数值, 但参数的取值不当, 会严重影响算法的性能, 并且导致分析算法复杂度变得异常困难.本文首先分析了果蝇优化算法FOA的时间复杂度, 然后对该算法的3个可调整参数: 种群规模、迭代步进值和最大迭代次数分别进行分析研究, 其中主要包括各参数取值对算法收敛速度、收敛精度以及算法时间复杂度的影响. 以求6个基准测试函数最小值为例进行仿真试验, 得出各参数对算法性能及算法时间复杂度影响的定性结论; 并就各参数的最优取值, 给出了通过大量试验总结出来的比较恰当的经验数值作为参考.1.1 觅食行为描述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, 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, 并且往该方向飞去[2]. 自然界生活的一群果蝇, 在整个觅食过程中, 首先, 各自发挥自己的嗅觉优势, 搜集漂浮在空气中的各种气味, 判定优质食物源的方向, 然后, 朝该方向飞去; 最后, 等飞近食物位置后, 再通过敏锐的视觉靠近食物源与同伴聚集的准确位置.1.2 基本步骤果蝇优化算法FOA是通过模拟自然界果蝇群体觅食行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法, 果蝇群体迭代觅食过程示意图如图1所示. 该算法将种群的全局搜索和个体的信息交换相结合, 在全局搜索基础上, 通过个体的信息交换, 更新全局最优解, 最终在满足最大迭代次数或收敛目标精度条件下终止算法.果蝇优化算法归纳为以下几个必要的步骤[1]:(1) 初始化参数: 种群规模, 最大迭代数, 随机初始化果蝇群体位置,;(2) 赋予果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离, 为搜索距离, 即迭代步进值;(3) 由于无法得知食物位置, 因此先估计果蝇个体与原点之距离, 再计算果蝇个体味道浓度判定值, 此值为距离之倒数;(4) 将味道浓度判定值代入味道浓度判定函数(即适应度函数Fitness function), 用来求出果蝇个体的味道浓度;(5) 找出该果蝇群体中味道浓度最佳的果蝇(适用于最小化问题);(6) 记录并保留最佳味道浓度值与其、坐标, 这时候果蝇群体利用视觉向该位置飞去;(7) 进入迭代寻优, 重复执行步骤(2)～(5), 并判断最佳味道浓度是否优于前一迭代最佳味道浓度, 并且当前迭代次数小于最大迭代数, 若是则执行步骤(6).2.1 算法时间复杂度分析在果蝇优化算法FOA中, 种群中的所有个体都要进行迭代搜索, 直至达到最大迭代次数或算法达到收敛目标精度要求为止. 设种群规模为, 最大迭代次数为, 每个个体迭代需要的时间为, 则果蝇优化算法FOA的时间复杂度为. 由于循环体内的计算量, 即每个个体迭代需要的计算量为, 所以FOA算法主要的计算量取决于算法中和的2重循环.2.2 算法参数分析种群规模是群智能优化算法的一个重要参数. 首先, 由上述果蝇优化算法时间复杂度分析可以看出, 当种群规模增大时, 算法的计算时间将会正比增大; 然后从算法原理的直观分析可以得出, 当种群规模增大时, 提高了种群的多样性, 算法的全局搜索能力会增强, 算法的收敛精度会提高, 算法可以尽早找到最优解, 加速收敛速度.最大迭代次数是群智能优化算法的另一个重要参数. 首先, 由果蝇优化算法时间复杂度分析可以得出, 当最大迭代次数增大时, 算法的计算时间也将会正比增大; 并且从算法原理的直观分析可以得出, 当最大迭代次数增大时, 算法收敛到全局最优解的可能性也会增大, 即全局搜索能力也会增强, 算法的收敛精度也会提高.迭代步进值, 即果蝇个体利用嗅觉搜寻食物的随机方向与距离, 是果蝇优化算法特有的一个可调整参数, 它的取值对算法的收敛速度和收敛精度有非常重要的影响. 当迭代步进值增大时, 将会加快算法的收敛速度, 但同时可能会降低算法的收敛精度; 同理, 当迭代步进值减小时, 将会减慢算法的收敛速度, 但同时有可能提高算法的收敛精度.因此, 有必要就各参数取值对算法收敛速度、收敛精度以及算法时间复杂度的影响进行详细的定量分析研究, 并通过仿真试验就各参数的最优取值给出经验数值作为参考.以求6个基准测试函数最小值为例, 进行仿真实验, 对比分析研究果蝇优化算法的各参数对该算法收敛精度、收敛速度及时间复杂度的影响.测试函数名称、函数形式、搜索区间、函数最优值见表1. 测试软件平台为Windows XP, Matlab7.1, 机器主频为P4(1.7G), 内存为1G.3.1种群规模对算法性能的影响种群规模分别取值5, 10, 15, 20, 评估种群规模对算法收敛精度和时间复杂度的影响, 试验中其他参数设置为: 最大进化迭代次数次, 迭代步进值; 随机初始化果蝇群体位置为表1中各函数的搜索区间.将果蝇优化算法FOA全局寻优函数最小值所得的优化均值、平均运行时间和收敛精度相对变化率作为评价指标. 6个测试函数经过50次连续运行后的实验结果如表2所示, 表中优化均值=全局寻优函数最小值的算术平均, 该值体现了算法的收敛精度, 值越小, 说明算法收敛精度越高. 平均运行时间=算法运行时间的算术平均, 即算法运行1次所需的平均时间. 收敛精度相对变化率=(低种群规模对应的优化均值-高种群规模对应的优化均值)/ 低种群规模对应的优化均值, 该值体现了算法的收敛精度随着种群规模增大而提高的幅度, 值越大, 说明算法收敛精度提高的幅度越大. 从中可以看出, 随着种群规模增大, 算法收敛精度提高了, 平均运行时间呈正比增大; 但是, 收敛精度相对变化率却随着种群规模的增大总体呈现下降趋势. 6个测试函数的优化均值随种群规模增大而变化的趋势线如图2所示, 图中纵坐标用优化均值表示, 横坐标为种群规模. 从中也可以看出, 在种群规模增大的初期(5～10), 在所有函数上, 优化均值随种群规模增大单调递减, 并且相对变化率最大, 即算法的收敛精度提高幅度最大; 在种群规模增大的中期(10～15), 优化均值继续随种群规模增大单调递减, 但是相对变化率却在减小; 在种群规模增大的后期(15～20), 在函数和上, 优化均值随种群规模增大继续减小, 但是相对变化率也更小了, 甚至在函数和上, 当种群规模增大时优化均值反而也增大了. 因此, 综合上述分析可以得出以下两个结论: (1)增大种群规模, 必然使得算法运行耗费的计算时间正比增大; (2)虽然增大种群规模, 可以提高算法收敛精度; 但持续一味地增大种群规模, 并未带来算法收敛精度的更进一步显著提高, 这是因为该算法迭代后期易陷入局部最优所致. 因此, 恰当的种群规模可以在算法性能和运行时间之间找到最好的平衡, 本文建议种群规模为10～15之间较为合适.3.2最大迭代次数对算法性能的影响最大迭代次数分别取值10, 50, 150, 500, 1000, 评估最大迭代次数对算法收敛精度和时间复杂度的影响, 试验中其他参数设置为: 迭代步进值, 种群规模, 随机初始化果蝇群体位置为表1中各函数的搜索区间.将果蝇优化算法FOA全局寻优函数最小值所得的优化均值和算法运行时间作为评价指标. 6个测试函数经过50次连续运行后的实验结果如表3所示, 表中优化均值=全局寻优函数最小值的算术平均. 平均运行时间=算法运行时间的算术平均, 即算法运行1次所需的平均时间. 从中可以看出最大迭代次数越大, 优化均值精度(算法收敛精度)越高; 同时, 平均运行时间也呈正比增大. 6个测试函数的优化均值随最大迭代次数增大而变化的趋势线如图3所示, 图中纵坐标用优化均值表示, 横坐标为最大迭代次数. 从中可以看出, 在最大迭代次数增大的初期(10～50), 在所有函数上, 优化均值随最大迭代次数增大单调递减, 并且相对递减幅度最大, 即随着最大迭代次数增大, 算法的收敛精度明显提高了, 而且提高的幅度最大; 在最大迭代次数增大的中期(50～500), 优化均值继续随最大迭代次数增大单调递减, 但是相对递减幅度却在减小; 在最大迭代次数增大的后期(500～1000), 在函数、和上, 优化均值随最大迭代次数增大继续减小, 但是相对递减幅度也更小了, 甚至在函数上, 当最大迭代次数增大时优化均值反而增大了.因此, 综合上述分析可以得出以下两个结论: (1)增大最大迭代次数, 必然使得算法运行耗费的计算时间正比增大; (2)虽然增大最大迭代次数, 可以使算法收敛精度得到提高; 但持续增大最大迭代次数, 并未带来算法收敛精度的持续的进一步明显提高, 这是因为该算法迭代后期易陷入局部最优所致. 因此, 恰当的最大迭代次数可以在算法性能和运行时间之间找到最好的平衡, 本文建议最大迭代次数为500左右比较合适.3.3迭代步进值对算法收敛速度和收敛精度的影响实验中参数设置为: 固定最大进化迭代次数次, 种群规模, 搜索距离分别在三个不同的区间取值: , , , 随机初始化果蝇群体位置为表1中各函数的搜索区间. 评估迭代步进值对算法收敛速度和收敛精度的影响.将果蝇优化算法FOA全局寻优函数最小值所得的优化均值、标准差和收敛速度作为评价指标. 6个测试函数经过50次连续运行后的实验结果如表4所示, 表中优化均值=全局寻优函数最小值的算术平均. 从中可以看出, 当扩大到进行比较时, 优化均值精度得到了比较明显的提高, 即算法的收敛精度明显提高了; 但当扩大到进行比较时, 优化均值精度并没有明显的提高, 而是基本持平, 即算法的收敛精度相当.同时, 可以看出标准差的取值一直比较稳定, 说明算法的稳定性很好. 图4是FOA 的迭代步进值分别在三个不同的区间取值, 全局寻优6个测试函数最小值所得的优化均值对数值进化曲线(注: 为了方便进化曲线的显示和观察, 本文对所有函数的优化均值取以10为底的对数), 图中实线是的优化均值进化曲线, 图中点线是的优化均值进化曲线, 图中虚线是的优化均值进化曲线. 进化曲线也表明, 总体来看, 随着迭代步进值取值区间的扩大, FOA算法收敛速度和收敛精度明显提高了; 图中点线和虚线相对于实线来说, 收敛速度和收敛精度具有较大幅度提高; 但虚线相对于点线来说, 即扩大到进行比较时, 收敛速度和收敛精度基本持平. 因此, 总体来说, 恰当的迭代步进值不但可以使算法具有较高的收敛精度和收敛速度, 而且, 为了有效平衡算法的“探索”和“开发”能力, 基于上述实验结果, 本文建议迭代步进值比较合适.分析了果蝇优化算法的3个可调整参数对算法收敛精度、收敛速度、收敛稳定性和时间复杂度等的影响; 通过大量仿真实验, 分析总结了随着算法参数取值的变化, 果蝇优化算法的各方面性能变化的规律, 并给出了各参数的恰当取值区间, 在算法性能和算法时间复杂度之间找到最好的平衡, 在不增大算法耗费计算机时间资源的情况下, 使算法具有更好的优化性能和更高的实用性.1 Pan WT. A new fruit fly optimization algorithm: Taking the financial distress model as an example. Knowledge-Based Systems, 2012, 26(1): 69–74.2 Elbeltagi E, Hegazy T, Grierson D. Comparison among five evolutionary-based optimization algorithms. Advanced Engineering Informatics, 2005, 19(1): 43–53.3 Dai HD, Zhao GR, Lu JH, Dai SW. Comment and improvement on “A new fruit fly optimization algorithm: Taking the financial distress model asan example”. Knowledge-Based Systems, 2014, 59: 159–160.4 Pan QK, Sang HongY, Duan JunH, Gao L. An improved fruit fly optimization algorithm for continuous function optimization problems. Knowledge-Based Systems, 2014, 62: 69–83.5 Liu CZ, Huang GB, Zhang RZ, Chai Q. A modified fruit fly optimization algorithm with better balance between exploration and exploitation. Proc. of the 2nd International Conference on Progress in Informatics and Computing (PIC-2014). Shanghai. 2014. 55–60.6 潘文超.果蝇最佳化演算法.台北:沧海书局,2011:10–12.7 韩俊英,刘成忠,王联国.动态双子群协同进化果蝇优化算法.模式识别与人工智能,2013,26(11):1057–1067.8 韩俊英,刘成忠.反向认知的高效果蝇优化算法.计算机工程,2013,39(11):223–225.9 韩俊英,刘成忠.基于细菌趋化的果蝇优化算法.计算机应用,2013,33(4):964–966.10 韩俊英,刘成忠.应用反向学习策略的果蝇优化算法.计算机应用与软件,2014,31(4):157–160.11 Zhang YW, Cui GM, Wang Y, Guo X, Zhao S. An optimization algorithm for service composition based on an improved FOA. Tsinghua Science and Technology, 2015, 20(1): 90–99.12 金一. 机刻光栅制造系统结构特性与精度控制研究[博士学位论文].合肥:中国科学技术大学,2013,64–78.13 Sheng W, Bao Y. Fruit fly optimization algorithm based fractional order fuzzy-PID controller for electronic throttle. Nonlinear Dynamics, 2013, 73 (1-2): 611–619.14 Han J, Wang P, Yang X. Tuning of PID controller based on fruit flyoptimization algorithm. International Conference on Mechatronics and Automation(ICMA). 2012. 409–413.15 Liu Y, Wang XJ, Li YJ. A modified fruit-fly optimization algorithm aided PID controller designing. 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Knowledge-Based Systems, 2013, 48: 17–23.25 杨琼,俞立峰,陈小小.一种基于果蝇优化方法的连续查询攻击算法.四川大学学报(自然科学版),2014,51(4): 725–730.26 陈世和,张玉文,李东海,老大中.循环流化床锅炉燃烧系统的自抗扰控制器优化设计.控制理论与应用,2013, 30(12):1589–1594.27 郭凡,丁永生,郝矿荣,任立红,肖纯材.基于果蝇算法优化支持向量回归机的纺丝性能预测.系统仿真学报,2014, 26(10):2360–2364.28 刘志雄,王雅芬,张煜.多种群果蝇优化算法求解自动化仓库拣选作业调度问题.武汉理工大学学报,2014,36(3): 71–77.29 窦玉坛,王大兴,刘化清,赵玉华.黄土塬少井区采用果蝇优化算法构建虚拟井方法.地球物理学进展,2014,29(2): 674–680.30 李霞,孙灵芳,杨明.基于改进FOA匹配追踪的超声信号处理研究.仪器仪表学报.2013,34(9),2068–2073.31 周平,白广忱.基于神经网络与果蝇优化算法的涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性设计.航空动力学报,2013,5: 1013–1018.32 史东亚,陆键,陆林军.基于RFID技术和FOA-GRNN理论的高速公路道路关闭交通事件对车辆影响的判断模型.武汉理工大学学报,2012,34(3):63–68.33 王欣,杜康,秦斌,徐海军.基于果蝇优化算法的LSSVR干燥速率建模控制工程.控制工程,2012,19(4),630–633.34 郑伟,孙雪青,郝冬梅,吴颂红.结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合.激光杂志,2014,35(9):70–73,78.。
《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，FOA）是一种新型的优化算法，它通过模拟果蝇的觅食行为来寻找最优解。
该算法具有简单易实现、搜索能力强、收敛速度快等优点，因此在许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、特点及其在各个领域的应用研究。
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感知周围环境中的果味和颜色等信息，然后根据这些信息选择最优的飞行路径，最终找到食物源。
在果蝇优化算法中，将待求解的问题转化为寻找最优解的过程，通过模拟果蝇的觅食行为来寻找最优解。
具体而言，果蝇优化算法首先初始化一定数量的果蝇，并在搜索空间中随机分布。
然后，根据果蝇的感知能力，计算每个果蝇与已知食物源的距离以及各个食物源之间的相对吸引力。
接着，根据这些信息，果蝇选择最优的飞行路径，向食物源飞去。
在飞行过程中，果蝇会不断更新自己的位置和速度，以适应环境的变化。
当果蝇到达食物源时，记录下该食物源的位置和价值，然后返回初始位置。
通过多次迭代，算法逐渐收敛到最优解。
三、果蝇优化算法的特点果蝇优化算法具有以下特点：1. 简单易实现：算法的思路清晰，易于编程实现。
2. 搜索能力强：算法通过模拟果蝇的觅食行为来寻找最优解，具有强大的搜索能力。
3. 收敛速度快：算法采用迭代的方式逐渐收敛到最优解，收敛速度较快。
4. 适用范围广：算法可以应用于多种类型的优化问题，如函数优化、组合优化等。
四、果蝇优化算法的应用研究果蝇优化算法已经广泛应用于许多领域，如函数优化、图像处理、网络安全等。
下面将介绍几个典型的应用研究案例。
1. 函数优化：果蝇优化算法可以用于求解各种类型的函数优化问题。
例如，通过优化函数的参数，使得函数值达到最小或最大。
与其他优化算法相比，果蝇优化算法具有更好的搜索能力和收敛速度。
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。
求解函数优化问题的新型果蝇算法
求解函数优化问题的新型果蝇算法
段国荣;刘元会;王亚萍
【期刊名称】《河南城建学院学报》
【年(卷),期】2018(027)005
【摘要】由于果蝇优化算法(FOA算法)寻优精度低,易陷入局部最优,论文提出了一种基于速度变量的果蝇优化新算法(VFOA算法).它以FOA算法为基础,利用果蝇的飞行特性,结合PSO算法中的粒子速度变量,构造VFOA算法.对4个标准测试函数进行仿真实验,结果表明:VFOA算法提高了收敛精度,加快了收敛速度.
【总页数】5页(P88-92)
【作者】段国荣;刘元会;王亚萍
【作者单位】长安大学理学院,陕西西安 710064;长安大学理学院,陕西西安710064;长安大学理学院,陕西西安 710064
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.黑箱函数优化问题中的一种新型的变形函数策略 [J], 齐静
2.求解复杂函数优化问题的种群动态更新狼群算法 [J], 胡锦强
3.改进蝴蝶算法求解多维复杂函数优化问题 [J], 刘景森;马义想;李煜
4.求解复杂函数优化问题的种群动态更新狼群算法 [J], 胡锦强
5.求解全局优化问题的一种新的非参数填充函数 [J], 刘金赞;屈德强
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基本果蝇优化算法的Python实现测试函数为：f(x)=3−x2
#coding=utf-8
import random
print "这是一个用果蝇优化算法进行测试函数优化的程序"
print "该测试函数的精确最优解为 3"
#随机初始果蝇群体位置
x_init=10.0*random.random()
y_init=10.0*random.random()
#print(x_init,y_init)
maxgen=500 #迭代次数
sizepop=20 #种群规模
x=range(sizepop+1);y=range(sizepop+1)
D=range(sizepop+1);S=range(sizepop+1)
Smell=range(sizepop+1)
yy=range(maxgen+1)
X_best=range(maxgen+1);Y_best=range(maxgen+1)
#果蝇寻优开始，利用嗅觉寻找食物
for i in range(sizepop+1):
x[i]=x_init+2*random.random()-1
y[i]=y_init+2*random.random()-1
#由于无法得知食物位置，因此先估计与原点之距离(Dist)
# ，再计算味道浓度判定值(S)，此值为距离之倒数
D[i]=(x[i]**2+y[i]**2)**(0.5)
S[i]=1/D[i];Smell[i]=3-S[i]**2
#找出此果蝇群体的中味道浓度最高的果蝇(求极大值)
bestSmell=max(Smell)
bestindex=Smell.index(bestSmell)
#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。
x_init=x[bestindex];y_init=y[bestindex];
Smellbest=bestSmell
#果蝇迭代寻优开始
for g in range(maxgen+1):
#附与果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离
for i in range(sizepop):
x[i]=x_init+2*random.random()-1
y[i]=y_init+2*random.random()-1
#由于无法得知食物位置，因此先估计与原点之距离(Dist)，
# 再计算味道浓度判定值(S)，此值为距离之倒数
D[i]=(x[i]**2+y[i]**2)**(0.5)
S[i]=1/D[i]
#判定值(S)代入判定函数以求出该果蝇位置的味道浓度(Smelli)
Smell[i]=3-S[i]**2
#找出此果蝇群体的中味道浓度最高的果蝇(求极大值)
bestSmell=max(Smell)
bestindex=Smell.index(bestSmell)
#判断味道浓度是否优于前一迭代味道浓度，
# 若是则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。
if bestSmell>Smellbest:
x_init=x[bestindex];y_init=y[bestindex]
Smellbest=bestSmell
#每代最优Smell值纪录到yy数组中，并记录最优迭代坐标
yy[g]=Smellbest
X_best[g]=x_init;Y_best[g]=y_init
print("")
print "经过果蝇算法优化后的最优结果："
print Smellbest。