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针对萤火虫算法存在的收敛速度较慢及易早熟收敛等问题, 提出一种基于多种群学习机制的新型萤火虫优化算法:将萤火虫群分为不同参数的多个子群, 各子群内的萤火虫跟随所属子群的最优萤火虫分别进行寻优操作。在各
萤火虫算法是受自然界中的萤火虫通过荧光进行信息交流这种群体行为的启发演变而来。作为一种新颖的仿生群智能优化算法,分析了萤火虫算法的仿生原理,从数学角度对算法实现优化过程进行了定义。通过典型的函数优化和
根据群集智能优化原理,给出了一种基于萤火虫寻优思想的新算法——萤火虫群优化算法,并针对0-1背包问题进行求解。经仿真实验并与蜂群算法、蚁群算法和微粒群算法进行了比较,获得了满意的结果,这说明了算法在0
采用matlab语言对萤火虫算法进行实现,简单易懂,可应用于各种优化问题
萤火虫算法,新社杨,自然启发式算法,帮助初学者对MATLAB进行学习
针对微粒群算法容易出现早熟问题,提出一种动态种群与子群混合的微粒群算法(SPSDPSO)。该算法在微粒群搜索停滞时对微粒进行分群,在子群内部通过微粒随机初始化以及个体替代策略提高优化性能,在子群进化一
针对基本人工萤火虫算法存在着易陷入局部极小和进化后期收敛速度慢等缺点,提出了一种最大最小萤光素值人工萤火虫算法。该算法在萤光素值更新过程中,对荧光素的变化范围加以限定,给出最大最小萤光素值范围,从而避
智能优化,搜索,萤火虫算法很有启发一种基于模式搜索算子的人工萤火虫优化算法
提出一种离散型的人群优化算法,该算法采用基于工件次序的编码方式,为了提高算法在置换流水车间调度问题的优化性能,并结合了简化领域搜索算法,并成功的应用在置换流水调度问题。
目前,在求解函数最优解以及在最优化工程中,萤火虫算法应用越来越多,这里提供了萤火虫算法的matlab代码,简单易懂可行
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