自适应步长萤火虫群多模态函数优化算法

针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度低等缺陷,提出一种自适应步长萤火虫群多模态函数优化算法((SASGSO)。该算法解决了萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数所存在的不足;同时SASGSO算法也可找到多模态函数的所有极值点。数值实验仿真表明,该算法具有操作简单、易理解、收敛速度快和求解精度高等优点。     

一种改进的变步长自适应GSO算法

基本萤火虫群优化(GSO)算法在求解全局优化问题时,存在收敛速度慢、求解精度不高等问题。为此,提出一种变步长自适应GSO算法。该算法在一定程度上可以避免GSO算法过早陷入局部最优,且步长随迭代次数的增加而自适应地调整,从而使算法在后期获得精度更高的解。运用6个标准测试函数进行实验,结果表明,与GSO算法相比,该算法的收敛速度及精度均有明显提高。     

基于改进萤火虫算法的多模函数优化

为了提高萤火虫算法GSO(Glowworm Swarm Optimization algorithm)多模函数优化性能,针对GSO峰值发现率低、收敛速度慢和求解精度不高的缺点,提出萤火虫个体可自适应搜索峰值且移动步长可变的改进萤火虫算法IGSO(Improved Glowworm Swarm Optimization algorithm)。IGSO引入尝试性移动策略以增强算法的搜索能力,同时,以邻域平均距离为参考,对个体移动步长进行调整。采用典型多模函数进行测试,实验结果表明,IGSO峰值发现率高,收敛速度快且求解精度高,比GSO具有更优的多模函数优化性能。     

基于混合变异的萤火虫群优化算法

基本萤火虫群优化GSO(Glowworm Swarm Optimization)算法在求解函数全局寻优问题时,存在后期收敛速度慢、容易陷入局部极值等问题。为此,提出一种基于混合变异的萤火虫群优化算法。该算法用混沌变异和边界变异来增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优,且能使算法获得精度更高的解。运用六个标准测试函数进行测试,结果表明,改进后的萤火虫群优化算法比基本GSO算法具有更高的寻优速度、寻优精度和收敛率。     

求解高维函数的改进萤火虫群优化算法

针对萤火虫群优化(GSO)算法求解高维函数时存在求解精度不高、收敛速度慢等缺点,提出了一种带变异算子和集群觅食行为算子的改进萤火虫群优化算法。该算法使用变异算子来指导离群萤火虫的进化方向,从而提高了离群个体的利用率,改善了算法的整体效率。集群觅食行为算子的加入能使算法对捕捉到的全局最优域进行更进一步的求精,极大地提高了算法的计算精度和收敛速度;同时,该算子有效地防止了算法陷入局部最优值的危险,扩大了算法在后期的全局搜索范围。通过8个典型的基准函数测试,结果表明：改进后萤火虫群优化算法具有更强的全局优化能力和更高的成功率。     

萤火虫群优化算法在越库调度问题中的应用

萤火虫群优化算法是一种新兴的群体智能优化算法,目前在组合优化领域中的应用比较少。提出萤火虫群优化算法（Glowworm Swarm Optimization,GSO）求解越库调度问题的优化方法。越库调度问题是一类极为复杂的NP难题,是影响越库配送效率的关键问题。依据算法和问题特点,设计基于随机键的两段式最大顺序值编码方法。为了解决GSO算法优化精度低、收敛速度慢等问题,提出逐维移动,贪婪接受的搜索策略。基于社会心理学原理,对位置更新公式进行改进。通过实验仿真,结果表明改进的GSO算法是求解越库调度问题的有效方法。     

基于改进萤火虫优化算法的多阈值彩色图像分割

为了提高彩色图像的分割效果,提出一种基于改进的萤火虫优化(IGSO)算法的彩色图像多阈值分割方法,该方法以Kapur熵为目标函数。针对基本萤火虫优化(GSO)算法进化后期收敛速度慢和求解精度低的问题,采用自适应步长和添加全局信息两种策略,提出了一种改进的萤火虫优化(IGSO)算法。IGSO算法根据步长和萤火虫的移动方向对萤火虫算法收敛性的影响,在萤火虫移动过程中引入全局信息,采用随着迭代次数和搜索空间维数自适应变化步长的策略,来提高收敛性能。实验结果表明,该方法能够较好地对彩色图像进行分割,其性能优于基本的萤火虫优化(GSO)算法、改进的量子行为粒子群优化算法(CQPSO)和改进的细菌觅食算法(MBF)。     

基于混沌和自适应搜索策略的GSO算法分析与优化

针对基本萤火虫群算法在全局优化问题求解过程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题，提出一种基于混沌和自适应搜索策略的萤火虫优化算法（CSAGSO）。利用混沌搜索技术对萤火虫种群进行初始化以得到分布更为均匀、合理的较优初始解；运用混沌扰动优化策略对每一代适应度较差的部分萤火虫个体进行混沌扰动以增强种群多样性和提高全局搜索能力。采用动态步长的自适应搜索策略，并对寻优过程中静止不动的萤火虫个体位置进行更新，加快了算法前期收敛速度，减少了后期震荡现象发生。仿真实验结果表明，优化后的萤火虫算法参数较少并具有较好稳定性，同时在求解精度和收敛速度上都明显优于基本萤火虫群算法。     

基于均匀局部搜索和可变步长的萤火虫算法

针对萤火虫算法（FA）收敛速度慢和求解精度不高的问题,提出一种基于均匀局部搜索和可变步长策略的萤火虫优化算法（UVFA）。首先,根据均匀设计理论建立局部搜索算子,对FA的搜索过程进行改进,以提升算法的局部开采能力和收敛速度;其次,利用可变步长策略,动态地调整算法搜索步长,以平衡全局和局部的勘探能力和开采能力;最后将均匀局部搜索算子和可变步长进行融合。通过对12个标准测试函数进行仿真实验,结果表明,UVFA的目标函数均值均明显优于FA、明智步长策略的萤火虫算法（WSSFA）、可变步长萤火虫算法（VSSFA）和基于均匀局部搜索的萤火虫优化算法（UFA）,并且时间复杂度明显降低,并且在低维和高维问题中均显示出了较好的质量,具有良好的鲁棒性。     

混沌萤火虫优化算法的研究及应用

针对基本萤火虫群优化算法的早熟收敛,易陷入局部最优值,求解精度不高等问题,提出了一种基于切比雪夫映射的混沌萤火虫优化算法。利用混沌系统的随机性和遍历性初始化萤火虫群,获得了质量较高且分布较均匀的初始解;同时对部分适应值低的个体进行了混沌优化,以提高种群的多样性。对4个标准测试函数进行了仿真实验,结果表明该算法的求解精度、全局搜索能力优于基本萤火虫优化算法。将改进算法应用于车辆路径问题的求解中,结果表明了改进算法的有效性。     

一种小规模多种群萤火虫群优化算法

针对基本萤火虫群优化算法在求解多极值函数问题时,随着极值点增多,收敛速度低、精度不高的缺陷,提出了一种小规模多种群的改进萤火虫群算法,实验仿真表明,改进后的萤火虫群算法在求解多极值函数优化问题时,所花时间明显减少且精度也得到了提高。     

自适应步长萤火虫优化算法

针对基本萤火虫算法优化多峰函数时求解精度不高和后期收敛较慢的问题,引入萤光因子以自适应调整萤火虫的步长,提出一种自适应步长萤火虫优化算法。通过8个标准测试函数测试,测试结果表明,改进后的自适应步长萤火虫算法比基本萤火虫算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。     

一种具有区域影响的人工萤火虫算法

受到自然界中萤火虫通过荧光进行信息交流的群体行为的启示,萤火虫算法被提出。它是一种新颖的仿生群智能优化算法。基本的萤火虫算法中,萤火虫个体间存在协作不足,易陷入局部最优的缺陷;考虑到萤火虫个体的区域影响作用,提出一种更接近社会上信息传递系统的萤火虫算法。该算法综合考虑了萤火虫个体的历史最优位置和萤火虫群体的历史最优位置对当前位置的影响作用,使相距较近的萤火虫个体能很快地得到信息并受其影响。实验仿真结果表明,区域影响下的萤火虫算法性能有了显著提高。     

一种基于荧光素扩散的人工萤火虫算法

人工萤火虫算法是一种新型的搜索算法,其模拟自然界萤火虫利用荧光素进行联系而表现出的社会性行为。在基本萤火虫算法中,萤火虫之间存在协作不足,易陷入局部最优的缺陷。提出了一种新的更接近自然界萤火虫信息交流系统的萤火虫算法。该算法通过建立荧光素扩散模型,使相距较近的萤火虫之间能更好地进行协作。数值仿真实验结果表明,基于荧光素扩散的萤火虫算法,在全局性和收敛性方面比基本萤火虫算法有显著的提高。     

基于混沌萤火虫优化的小波多模盲均衡算法

采用多模盲均衡算法(MMA)处理高阶正交振幅调制QAM信号时,存在收敛速度慢、稳态误差大、容易陷入局部最优等问题。为此,提出一种基于混沌萤火虫优化的正交小波多模盲均衡算法(CGSO-WT-MMA)。该算法将具有良好全局搜索能力的萤火虫算法和具有较强局部搜索能力的混沌算法相结合,用以优化均衡器权向量,并引入正交小波变换降低信号自相关性,以改善收敛性能。仿真实验结果表明,与MMA算法相比,该算法均方误差降低近4 dB,收敛速度加快近5 000步,稳态性能明显提高。     

基于情景萤火虫算法的机器人路径规划

针对传统非结构环境下路径规划时机器人运动状态振荡和适应性差等问题,提出了一种基于情景萤火虫算法（SGSO）的机器人路径规划策略。该算法基于混沌系统的规律性、随机性和历遍性以实现初始化,并利用黄金比分割法进行后期优化,以提高种群的多样性,抑制算法的早熟和局部收敛;同时,引入关于萤火虫"天敌"的情景理解,改进萤火虫种群的选择机制,解决萤火虫在非结构环境下寻迹过程中的搁浅现象,增强了算法的适应性和鲁棒性。四个测试函数的仿真实验结果表明,所提算法的求解精度、收敛效率优于基本萤火虫种群优化（GSO）算法;将该算法应用于非结构环境下移动机器人的路径规划中,检测结果表明,基于SGSO的规划路径更短,且转角处更光滑,有效避免了机器人大角度转向对动力系统造成的额外负荷,验证了所提算法的可行性和有效性。