基于正态云模型的果蝇优化算法

针对果蝇优化算法在寻优过程中易陷入局部最优、寻优结果对算法参数的选取依赖性较强而导致结果不稳定等现象,在研究相关理论的基础上从算法的结构上对算法性能进行分析,通过基准函数的测试研究了影响算法性能的主要因素,将云模型相关理论引入算法改进,从算法的寻优步长和最优解产生机制两方面对算法进行优化改进.在算法的嗅觉搜索阶段引入味道浓度影响因子,由味道浓度影响因子自适应动态调整算法的搜索步长,提高算法的全局搜索能力和局部寻优能力;在计算味道浓度阶段引入正态云模型,利用正态云发生器以果蝇个体到原点的距离为期望生成正态云,体现算法中果蝇个体味道浓度的随机性和模糊性,改进算法最优解的产生机制,提高算法的寻优精度.最后将改进后的算法应用于自动组卷系统,建立基于云模型果蝇优化算法的自动组卷数学模型,通过实验验证了算法在组卷效率和组卷精度上都具有较好的效果.