| 融合模拟退火策略的萤火虫优化算法 |
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| 引用本文： | 曹秀爽.融合模拟退火策略的萤火虫优化算法[J].机床与液压,2014,42(18):96-102. |
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| 作者姓名： | 曹秀爽 |
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| 作者单位： | 唐山学院 信息工程系,河北 唐山,063000 |
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| 基金项目： | Project supported Education Department of Hebei Province（No: QN20132019, Science and Technology Planning Project of Tangshan city（No:131302118a） |
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| 摘 要： | 萤火虫算法是群智能领域近年出现的一个新的研究方向，该算法虽已在复杂函数优化方面取得了成功，但也存在着易于陷入局部最优且进化后期收敛速度慢等问题，而模拟退火机制具有很强的全局搜索能力，结合两者的优缺点，提出一种融合模拟退火策略的萤火虫优化算法。改进后的算法在萤火虫算法全局搜索过程中融入模拟退火搜索机制，在局部搜索过程中采用了回火策略，改善寻优精度，改进了萤火虫算法的全局搜索性能和局部搜索性能。仿真实验结果表明：改进后的算法在收敛速度和解的精度方面有了显著地提高，证明了算法改进的可行性和有效性。
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| 关 键 词： | 萤火虫算法 模拟退火策略 退火方式 回火策略 Benchmark |
Glowworm swarm optimization algorithm merging simulated annealing strategy |
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| Xiu-shuang CAO.Glowworm swarm optimization algorithm merging simulated annealing strategy[J].Machine Tool & Hydraulics,2014,42(18):96-102. |
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| Authors: | Xiu-shuang CAO |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Glowworm swarm optimization (GSO ) Simulated annealing strategy Annealing method Temper strategy Benchmark |
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