迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法

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。     

基于云变异的云自适应粒子群算法

研究云粒子群优化算法问题,为了克服云粒子群优化算法易过早收敛的缺点和提高优化多峰函数的性能。提出了一种云变异的云自适应粒子群优化新算法,结合全局最优值和粒子适应度的比值体现出粒子优差的特点,利用正态云发生器自适应调整粒子个体惯性权重,并且对粒子位置进行了基于云模型的变异操作,合理的对粒子群各参数进行设置,典型测试函数仿真结果表明,改进优化算法能有效找出全局最优解,提高了收敛精度和收敛速度,且适宜于多峰值问题寻优,是一种可行而有效的优化方法。     

自适应混沌果蝇优化算法

本文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,融入混沌算法对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(ACFOA)。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,ACFOA算法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FOA算法有较大的提高。     

基于近郊区和远郊区的果蝇优化新算法

在传统果蝇优化算法中,果蝇的新位置常被限定在特定区域内,因此,寻优结果对搜索半径依赖性强,导致算法极易陷入局部最优。为此,提出一种改进的果蝇优化算法。将果蝇在每个维度上的搜索范围分为2个部分,给出近郊区和远郊区的概念,引入局部最优导向因子,通过动态调整该因子协调果蝇在不同区域的搜索强度,通过随机选择果蝇位置向量中特定维度实现果蝇位置更新。仿真实验结果表明,与传统自适应混沌果蝇优化算法相比,该算法能有效避免搜寻半径的影响,且在收敛精度、收敛速度等方面具有明显优势。     

自适应变异的果蝇优化算法

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, 首先将最优果蝇个体复制M个; 然后对复制的最优果蝇个体进行扰动, 按一定的概率P执行高斯变异操作; 最后对变异后的最优果蝇个体进行二次寻优, 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, FOAAM算法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FOA算法有较大的提高。     

基于细菌迁徙的自适应果蝇优化算法

针对果蝇优化算法的早熟收敛问题,提出了一种新的基于细菌迁徙的自适应果蝇优化算法。该算法在运行过程中根据进化停滞步数的大小自适应地引入细菌迁徙操作,提高算法跳出局部极值的能力;并且对每个个体根据适应值大小赋予不同的自适应迁徙概率,避免了迁徙可能带来的解退化的问题。对几种经典函数的测试结果表明,新算法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比果蝇优化算法有较大的提高。     

动态步长FOA的PID参数整定方法研究

为了解决基本果蝇优化算法(FOA)因固定搜索步长而对比例积分微分(PID)参数整定收敛精度不高且搜寻效率低的问题,将Logistic(t)的变换函数lgt(t)引入FOA中。由该变换函数确定自适应步长,提出一种动态步长果蝇优化算法(DSFOA)。DSFOA中果蝇个体搜索步长会随着迭代次数的增加而动态地变化。该算法在迭代前期使用大步长,具有更高的全局搜索效率;在迭代后期使用小步长,具有较强的局部寻优能力。这可以提高收敛精度,实现对全局搜索和局部搜索过程的优化。二阶系统仿真测试结果表明,相比于FOA,DSFOA寻优过程产生的PID参数使系统性能更优,能快速、有效地搜索到PID最优参数且鲁棒性好。该结果验证了DSFOA的有效性与合理性。     

基于改进果蝇神经网络的短期风电功率预测

针对当前风电预测模型计算量过大、收敛速度过慢、预测精度不够等问题,提出通过果蝇优化算法(FOA)对神经网络的初始参数进行动态调整,由于自适应果蝇算法本身具有计算简单、收敛速度快等特点,通过与Elman神经网络的结合,能够降低模型的预测误差、提高模型收敛速度.最后,通过仿真实验与传统预测模型进行对比,结果表明所提出的方法是有效的.     

混沌动态步长果蝇优化算法

为了进一步提高标准果蝇优化算法的收敛速度和寻优精度,将混沌优化与迭代步长动态调节策略相结合,提出一种混沌动态步长果蝇优化算法。算法在寻优过程中引入动态步长调节因子对基本果蝇优化算法的步长实现持续动态更新,利用混沌优化方法对混沌变量与优化变量进行映射操作,同时引入混沌扰动使得果蝇个体能够快速跳出局部最优。实验结果表明:该算法在收敛速度和寻优精度上大幅提高。     

基于混合策略改进的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法收敛精度不高、容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于混合策略改进的果蝇优化算法(MSFOA)。受鲸鱼捕食猎物的启发,在对个体历史最优位置的更新中,采用新的组合搜索的方法,加快果蝇搜索迭代速度;在更新后的位置公式中引入自适应权重系数,提高算法的优化精度;当达到局部收敛状态时,结合多尺度高斯变异算子解决局部最优的限制。采用6个测试函数的仿真结果表明,MSFOA算法相比其它算法具有更快的收敛速度和较高的寻优精度。     

改进步长与策略的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法（FOA）容易陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度不高的缺点,提出了改进步长与策略的果蝇优化算法（CSSFOA）。在一定范围内随机选取历史最优值作为步长变化依据,动态改变果蝇群体的搜寻半径,有效权衡了算法的全局与局部搜索能力;为了避免陷入局部最优,在果蝇群体趋于稳定时选取一定数量的果蝇个体执行变异操作。仿真实验结果表明,提出的改进算法在收敛速度和寻优精度上较基本FOA及其几种改进算法有更好的寻优性能。     

动态调整搜索策略的果蝇优化算法

针对标准果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）收敛速度慢、容易陷入局部最优及寻优精度低等缺陷,提出了一种动态调整搜索策略的果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm with Dynamic Adjustment of Search Strategy,FOAASS）。利用混沌映射增强种群初始位置的均匀性和随机性;根据种群进化信息动态调整部分果蝇的搜索策略;通过转换概率随机选取搜索半径并对其进行动态调整;当算法陷入早熟时,改变搜索策略以跳出局部最优。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比标准果蝇优化算法和部分改进算法,有较好的寻优精度和收敛速度。     

OMP信号稀疏分解的改进ACFOA实现

稀疏分解能用少数原子表示原始信号,但运算复杂是阻碍其实际应用的一个重要原因。果蝇优化算法（FOA）能有效地提高稀疏分解中原子的搜索效率,但其易于陷入局部最优。自适应混沌果蝇优化算法（ACFOA）能够针对局部最优进行混沌操作,提高全局寻优性能。正交匹配追踪（OMP）通过对已选原子的正交化,能够增加稀疏分解的收敛速度,但计算复杂度却有所增加。因此,利用智能算法的并行性,将ACFOA应用于OMP,并对其味道浓度判定值和混沌映射函数进行改进,以降低整个算法的复杂度,提升最优原子的搜索性能。实验结果表明,相比于其他几种算法,改进的ACFOA-OMP算法重建信号均方误差是最佳的。     

参数修正与收敛策略融合的果蝇优化算法

传统的果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）容易陷入局部最优,而且传统果蝇个体味道浓度判定值S是非负数,不能解决最优解是负数的优化问题。针对以上问题,多重改进策略被应用到果蝇优化算法中。为了解决味道浓度判定值不能是负数的问题,对味道浓度公式进行了修正;为了避免高维函数维间互扰问题,迭代优化的过程中对果蝇个体在最优值附近寻优采取逐维扰动的方法;为了避免陷入局部最优,迭代过程中加入了收敛判断因子,如果多次迭代没有改善,说明陷入了局部最优。此时,一部分果蝇个体继续在最优解附近寻优,另外一部分个体在解空间混沌扰动寻找全局最优解。收敛判断因子阈值的取值会影响优化的速度和精度,通过实验确定了收敛判断阈值。通过对测试函数结果验证表明,改进的果蝇算法比FOA算法具有更高的搜索精度和更快的收敛速度。     

FOA-LM算法及其在语音信号稀疏分解中的应用

信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以产业化应用。粒子群优化（PSO）及果蝇优化（FOA）等智能算法具备前期收敛速度快,全局搜索能力强的优点,应用到语音信号的稀疏分解中,虽然大大提高了语音信号稀疏分解的速度,但是该类算法后期的收敛速度较低,稀疏分解速度仍然偏低。拉凡格氏（LM）算法具有收敛速度快,精度高的特点,但是LM算法依赖初值,这使它的应用受到了限制。结合智能算法FOA及LM算法的优点,采用FOA算法求出Gabor原子参数初值,利用这些初值进行LM迭代搜索最优原子。仿真结果表明,基于FOA优化算法和LM算法相结合的方法,具有收敛速度快,精度高的特点,有较高的实用价值。     

基于PCNN和果蝇优化算法的自适应图像融合

针对脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks,PCNN）中参数选取不易确定的不足,提出一种基于脉冲耦合神经网络和果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）的自适应图像融合算法。利用FOA的全局搜索能力,以平均结构相似度作为FOA的适应度函数,对PCNN的4个参数[β、][Vθ、][αL]和[αθ]进行自适应设定;结合最大化原则,采用PCNN对源图像进行融合。实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。     

果蝇优化算法的分析

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.     

改进FOA算法在语音信号盲分离中的应用

简要介绍了果蝇优化算法的基本理论,针对FastICA等算法的稳定性和收敛性不够,而粒子群优化的盲分离运算速度慢的问题,将改进的果蝇优化算法应用到盲源分离研究中,提出了一种基于改进的果蝇优化的盲源分离算法。算法以信号的规范四阶累积量为代价函数,以改进果蝇算法对代价函数求极值,逐一确定分离向量,完成对线性瞬时混合语音信号的分离。仿真结果表明,算法能够有效实现对各混合语音信号的有序盲分离,且分离顺序能够确保按照源信号的规范四阶累积量绝对值的降序进行,分离精度也有一定的提高。     

动态双子群协同进化果蝇优化算法

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,提出动态双子群协同进化果蝇优化算法(DDSCFOA).该算法在运行过程中根据群体的进化水平,动态地将整个种群划分为先进子群和后进子群;先进子群采用混沌算法在局部最优解邻域内进行精细的局部搜索,后进子群采用基本FOA算法进行全局搜索,较好地平衡局部搜索能力和全局搜索能力;两个子群间的信息通过全局最优个体的更新和种群个体的重组进行交换.DDSCFOA算法能跳出局部极值,避免陷入局部最优.仿真结果表明,动态双子群协同进化的策略有效可行,DDSCFOA算法比基本FOA算法具有更好的优化性能.