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新型群智能优化算法综述 被引量:86
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作者 林诗洁 董晨 +2 位作者 陈明志 张凡 陈景辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第12期1-9,共9页
传统群智能算法在解决复杂实际多目标优化问题中存在不足,近年来学者提出诸多新型群智能算法,适用性强,在求解复杂实际问题中取得了较好的实验效果。以算法提出时间为主线,对新型群智能算法中细菌觅食优化算法、混合蛙跳算法、人工蜂群... 传统群智能算法在解决复杂实际多目标优化问题中存在不足,近年来学者提出诸多新型群智能算法,适用性强,在求解复杂实际问题中取得了较好的实验效果。以算法提出时间为主线,对新型群智能算法中细菌觅食优化算法、混合蛙跳算法、人工蜂群算法、萤火虫算法、布谷鸟搜索、果蝇优化算法和头脑风暴优化算法的改进及应用进行分析和综述,并对群智能算法未来的研究发展方向进行了探讨。 展开更多
关键词 细菌觅食优化 混合蛙跳算法 人工蜂群算法 萤火虫算法 布谷鸟搜索 果蝇优化算法 头脑风暴优化算法
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基于萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计 被引量:46
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作者 王改革 郭立红 +2 位作者 段红 刘逻 王鹤淇 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1064-1069,共6页
在萤火虫优化算法和BP神经网络的基础上,建立了萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计模型,并提出了基于该模型的算法。该模型和算法采用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,优化后的BP神经网络能对测试集进行更好的预测。实... 在萤火虫优化算法和BP神经网络的基础上,建立了萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计模型,并提出了基于该模型的算法。该模型和算法采用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,优化后的BP神经网络能对测试集进行更好的预测。实验结果表明,萤火虫算法优化BP神经网络的预测误差明显小于BP和PSO_SVM。该模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成目标威胁估计。 展开更多
关键词 计算机应用 BP神经网络 目标威胁估计 萤火虫算法
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基于改进萤火虫算法的含风电系统环境经济调度 被引量:21
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作者 于德鳌 李慧 +1 位作者 刘思嘉 范新桥 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2020年第2期84-92,共9页
人们对环境保护意识的提高以及风电渗透率的不断攀升,使得电力部门对含风电系统的调度提出更高要求。为了在降低碳排放量及促进风电消纳的同时将发电成本控制在最低,该文建立考虑环境与经济指标的含风电系统环境经济调度模型,模型中的... 人们对环境保护意识的提高以及风电渗透率的不断攀升,使得电力部门对含风电系统的调度提出更高要求。为了在降低碳排放量及促进风电消纳的同时将发电成本控制在最低,该文建立考虑环境与经济指标的含风电系统环境经济调度模型,模型中的目标函数考虑火力发电成本、旋转备用成本、碳排放权交易成本、风力发电成本及弃风惩罚成本。针对传统萤火虫算法寻优过程中易出现的振荡问题,该文提出一种变步长萤火虫算法对模型进行求解。结合修改后的IEEE 39节点算例进行仿真分析,仿真结果验证了所提模型的可行性以及变步长萤火虫算法求解此类问题的有效性。 展开更多
关键词 萤火虫算法 碳排放权交易 环境经济调度 弃风 旋转备用 风电消纳
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具有混合群智能行为的萤火虫群优化算法研究 被引量:16
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作者 吴斌 崔志勇 倪卫红 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第5期198-200,228,共4页
萤火虫群优化算法是一种新型的群智能优化算法,基本的萤火虫群优化算法存在收敛精度低等问题。为了提高算法的性能,借鉴蜂群和鸟群的群体智能行为,改进萤火虫群优化算法的移动策略。运用均匀设计调整改进算法的参数取值。若干经典测试... 萤火虫群优化算法是一种新型的群智能优化算法,基本的萤火虫群优化算法存在收敛精度低等问题。为了提高算法的性能,借鉴蜂群和鸟群的群体智能行为,改进萤火虫群优化算法的移动策略。运用均匀设计调整改进算法的参数取值。若干经典测试问题的实验仿真结果表明,引入混合智能行为大幅提升了算法的优化性能。 展开更多
关键词 萤火虫群优化算法 人工蜂群算法 粒子群算法 全局优化
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带交尾行为的混沌人工萤火虫优化算法 被引量:15
5
作者 黄凯 周永权 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第3期231-234,共4页
针对基本萤火虫优化(GSO)算法在求解全局优化问题存在易陷入局部极小值、收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,首先对基本萤火虫优化算法采用混沌搜索技术进行初始化,使算法获得质量较高且分布较均匀的初始解,在此基础上再引入交尾行为,提... 针对基本萤火虫优化(GSO)算法在求解全局优化问题存在易陷入局部极小值、收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,首先对基本萤火虫优化算法采用混沌搜索技术进行初始化,使算法获得质量较高且分布较均匀的初始解,在此基础上再引入交尾行为,提出了一种带交尾行为的混沌萤火虫优化算法(MCGSO)。该算法在一定程度上防止了基本GSO算法易陷入局部最优,且能够获得精度更高的解甚至可达到理论最优解。最后,通过对8个标准测试函数进行测试,测试结果表明,带交尾行为的混沌萤火虫优化算法比基本萤火虫优化算法有更高的收敛速度和求解精度。 展开更多
关键词 全局优化 GSO 交尾行为 MCGSO 混沌搜索
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考虑谐波电压影响的金属氧化物避雷器在线监测算法研究 被引量:15
6
作者 罗彩建 《电瓷避雷器》 CAS 北大核心 2016年第3期53-57,共5页
为解决金属氧化物避雷器(MOA)老化在线监测问题,提出一种基于萤火虫算法(GSO)的MOA在线监测技术。利用GSO算法较好的拟合逼近效果,计算MOA等效模型中反应MOA老化情况的k,c值,从而实现对MOA老化的在线监测,并通过仿真分析研究电力电网系... 为解决金属氧化物避雷器(MOA)老化在线监测问题,提出一种基于萤火虫算法(GSO)的MOA在线监测技术。利用GSO算法较好的拟合逼近效果,计算MOA等效模型中反应MOA老化情况的k,c值,从而实现对MOA老化的在线监测,并通过仿真分析研究电力电网系统中谐波电压初相位和含量对本文算法的影响。仿真分析表明:GSO算法可以较好的将模型中的计算泄漏电流拟合逼近实际测量的泄漏电流,求解出k,c值,实现对MOA老化监测。此外,本算法对于电力电网系统运行电压中谐波电压含量及其初相位具有较好的抗干扰性,验证了本文算法的可靠性,提高了MOA在线监测的准确性。 展开更多
关键词 金属氧化物避雷器 谐波电压 萤火虫算法 在线监测 老化 泄漏电流
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一种改进的变步长萤火虫优化算法 被引量:14
7
作者 郁书好 杨善林 苏守宝 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第6期1396-1400,共5页
萤火虫优化算法(Glowworm swarm optimization,GSO)是最近新出现的群智能优化方法.针对基本萤火虫算法在求解复杂函数全局最优值时,存在着求解精度较低、容易陷入局部最优和收敛速度较慢等问题,经过深入分析得知原有算法中采用固定步长... 萤火虫优化算法(Glowworm swarm optimization,GSO)是最近新出现的群智能优化方法.针对基本萤火虫算法在求解复杂函数全局最优值时,存在着求解精度较低、容易陷入局部最优和收敛速度较慢等问题,经过深入分析得知原有算法中采用固定步长是导致这些问题的主要原因,提出一种改进的变步长萤火虫优化算法.该算法中步长随着迭代次数的增加而呈曲线递减,这样在迭代开始时由于步长较大,群体可保持较高的全局搜索能力;随着迭代进行步长逐步递减,从而能提高群体的局部搜索能力.最后通过6个标准测试函数的仿真实验,表明了该算法操作简单,在求解精度和收敛速度上都要优于基本萤火虫优化算法. 展开更多
关键词 萤火虫算法 变步长 函数优化 进化计算
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基于追尾行为的改进型人工萤火虫群算法 被引量:13
8
作者 李咏梅 周永权 姚祥光 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第3期248-251,共4页
利用人工鱼群算法的追尾思想并在过程中加入拥挤度因子,对人工萤火虫群算法进行了改进,提出了一种改进型人工萤火虫群算法,并将该算法用于多峰函数的优化问题。通过实验仿真及与其他算法进行的对比分析表明,改进后的人工萤火虫群算法在... 利用人工鱼群算法的追尾思想并在过程中加入拥挤度因子,对人工萤火虫群算法进行了改进,提出了一种改进型人工萤火虫群算法,并将该算法用于多峰函数的优化问题。通过实验仿真及与其他算法进行的对比分析表明,改进后的人工萤火虫群算法在种群规模较小、迭代次数较少的情况下也可以精确捕获函数定义域内的所有峰值。 展开更多
关键词 人工萤火虫群算法 追尾行为 拥挤度因子 多峰函数优化
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萤火虫优化和随机森林的WSN异常数据检测 被引量:13
9
作者 许欧阳 李光辉 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第10期1633-1644,共12页
异常数据检测在无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)环境监测系统中发挥重要作用。针对传统的随机森林(random forest,RF)算法因冗余决策树导致异常数据检测效率不高的问题,根据选择性集成思想,提出了一种基于变异二进制萤火... 异常数据检测在无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)环境监测系统中发挥重要作用。针对传统的随机森林(random forest,RF)算法因冗余决策树导致异常数据检测效率不高的问题,根据选择性集成思想,提出了一种基于变异二进制萤火虫算法(mutation binary glowworm swarm optimization,MBGSO)以及自适应更新随机森林的WSN异常数据检测算法MBGSO-ARF。该算法使用改进的BGSO算法优化RF进行选择性集成以得到最优子集成分类器,并使得检测模型随数据流的变化而自适应更新,提高了检测准确性并节省了检测时间,对优化算法MBGSO和二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization,BPSO)进行了实验对比。仿真实验结果表明:该优化算法优于BPSO算法,MBGSO-ARF算法在准确率上较其余算法都有提升,且集成模型大小得到了压缩。以上结果证明了MBGSO-ARF算法的有效性。 展开更多
关键词 异常检测 随机森林 无线传感器网络(WSN) 萤火虫算法 选择性集成学习
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萤火虫群优化算法在越库调度问题中的应用 被引量:12
10
作者 吴斌 钱存华 倪卫红 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第6期39-42,51,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 萤火虫群优化算法 越库调度 物流
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应用混沌萤火虫算法的无人机航迹规划 被引量:12
11
作者 余胜东 吴洪涛 马金玉 《机械设计与制造》 北大核心 2018年第11期113-116,共4页
针对无人机在复杂多变环境下的飞行问题,提出了一种应用混沌萤火虫算法的航迹规划方法。在飞行区域已知的情况下,建立规划空间的二维模型与航迹代价模型,并将航迹规划问题转换成多维函数优化问题;利用萤火虫算法优越的寻优能力来搜索无... 针对无人机在复杂多变环境下的飞行问题,提出了一种应用混沌萤火虫算法的航迹规划方法。在飞行区域已知的情况下,建立规划空间的二维模型与航迹代价模型,并将航迹规划问题转换成多维函数优化问题;利用萤火虫算法优越的寻优能力来搜索无人机的最优航线;引入立方映射混沌算子来提高算法的局部搜索能力和鲁棒性。通过标准函数测试与航迹规划仿真对提出的算法进行了验证,结果表明:相比其他算法,本算法能够较好地跳出局部最优的束缚,并快速、准确地获得全局最优解,可以满足无人机航迹规划的要求。 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 萤火虫算法 混沌算子
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量子萤火虫算法及在无等待流水调度上的应用 被引量:11
12
作者 齐学梅 王宏涛 +3 位作者 杨洁 汤其妹 陈付龙 叶和平 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2016年第2期211-217,共7页
针对无等待流水车间调度问题,提出了一种新颖的量子萤火虫优化算法用于最小化总完工时间.首先,将量子进化机制嵌入萤火虫算法中,并设计一种快速的局部邻域搜索方法,在每次迭代时只搜索部分邻域,同时采用目标增量计算邻域解变化,这样极... 针对无等待流水车间调度问题,提出了一种新颖的量子萤火虫优化算法用于最小化总完工时间.首先,将量子进化机制嵌入萤火虫算法中,并设计一种快速的局部邻域搜索方法,在每次迭代时只搜索部分邻域,同时采用目标增量计算邻域解变化,这样极大地加快了算法迭代速度,加速了算法收敛.最后,应用Taillard基准测试实例仿真,与目前较优的启发式算法IHA(improved heuristic algorithm)和群智能算法DGSO(discrete glowworm swarm optimization)、GA-VNS(genetic algorithm-variable neighborhood search)及DHS(discrete harmony search)相比较,产生最好解的平均百分比偏差均下降了40%以上.实验结果验证了所提算法在求解无等待流水调度中的优越性. 展开更多
关键词 萤火虫优化 量子进化 局部邻域搜索 无等待流水调度 总完工时间
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基于萤火虫优化BP神经网络方法的传感器温度补偿策略 被引量:11
13
作者 王慧 符鹏 宋宇宁 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期109-114,共6页
为了解决硅压阻式压力传感器温度漂移现象影响工程测量精度的问题,提出一种基于萤火虫优化的BP神经网络温度补偿策略。对一般型BP神经网络利用萤火虫算法进行权值和阈值的优化,进而提高神经网络的泛化性能和搜索速度,并利用优化后的BP... 为了解决硅压阻式压力传感器温度漂移现象影响工程测量精度的问题,提出一种基于萤火虫优化的BP神经网络温度补偿策略。对一般型BP神经网络利用萤火虫算法进行权值和阈值的优化,进而提高神经网络的泛化性能和搜索速度,并利用优化后的BP神经网络进行压力传感器温度补偿实验。将优化后的BP神经网络温度补偿性能与一般的神经网络和粒子群优化的神经网络进行对比分析,结果表明:萤火虫优化后的BP神经网络补偿效果显著,相比于一般的神经网络补偿误差减少了52%,相比于粒子群优化的BP神经网络补偿误差减少了23%;考虑补偿耗时,萤火虫优化的BP神经网络综合特性表现良好,补偿后的传感器数据满足课题实验需求,补偿算法可行。 展开更多
关键词 萤火虫算法 BP神经网络 传感器 温度补偿
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一种改进的自适应步长的人工萤火虫算法 被引量:10
14
作者 唐少虎 刘小明 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期470-475,共6页
在基本的人工萤火虫算法(GSO)中,萤火虫的固定移动步长导致算法容易陷入局部最优并可能出现函数适应值的震荡现象。在一些自适应步长的人工萤火虫算法(A-GSO)中,算法迭代过程中会出现一些萤火虫的邻域集合为空集的现象,这将导致算法收... 在基本的人工萤火虫算法(GSO)中,萤火虫的固定移动步长导致算法容易陷入局部最优并可能出现函数适应值的震荡现象。在一些自适应步长的人工萤火虫算法(A-GSO)中,算法迭代过程中会出现一些萤火虫的邻域集合为空集的现象,这将导致算法收敛速度降低并陷入局部最优值。为此,设计了改进的自适应步长的人工萤火虫算法(FA-GSO),改进的算法针对邻域无同伴的萤火虫引入觅食行为寻找优化方向并自适应调整移动步长,进一步提高求解精度和稳定性,并给出了算法的收敛性分析,结合GSO、A-GSO 2种算法对多个标准测试函数进行寻优并提取相关指标。通过指标对照,验证了FA-GSO算法的有效性,表明算法可以改善函数寻优的精度并提高迭代速度。 展开更多
关键词 人工萤火虫算法 自适应步长 觅食行为 全局收敛性
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采用特性指标聚类和改进萤火虫算法的配电网动态重构 被引量:9
15
作者 王瑞峰 侯成滨 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期3193-3201,共9页
为更好处理考虑负荷变化的配电网动态重构问题,将一种基于负荷特性指标降维的聚类方法应用于配电网负荷聚类,根据负荷特性相似性进行重构时段的划分,有效解决开关操作次数对实际配电网调度的不良影响。将最小生成树思想与改进的萤火虫... 为更好处理考虑负荷变化的配电网动态重构问题,将一种基于负荷特性指标降维的聚类方法应用于配电网负荷聚类,根据负荷特性相似性进行重构时段的划分,有效解决开关操作次数对实际配电网调度的不良影响。将最小生成树思想与改进的萤火虫算法相结合,以有功网损和负荷均衡指数最小构造目标函数,对负荷聚类后的配电网动态重构问题进行仿真验证。研究结果表明:改进的聚类算法可精确地对配电网负荷进行分类,为配电网重构提供了良好的基础,改进重构算法可快速有效地对配电网进行动态重构。 展开更多
关键词 多目标配电网重构 负荷均衡 分布式电源 负荷聚类 最小生成树 萤火虫算法
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一种基于萤火虫支持向量机的油色谱在线数据校正方法 被引量:8
16
作者 郑港 鄢小虎 +4 位作者 谢齐家 聂德鑫 卢文华 张海龙 李敏 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2013年第9期23-27,共5页
为了解决在线油色谱受外界环境和设备误差影响导致数据失真的问题,笔者提出了一种基于萤火虫支持向量机的油色谱在线数据校正的方法。首先将支持向量机中的一组错误惩罚因子,不敏感参数和核参数作为萤火虫个体,通过萤火虫算法对影响支... 为了解决在线油色谱受外界环境和设备误差影响导致数据失真的问题,笔者提出了一种基于萤火虫支持向量机的油色谱在线数据校正的方法。首先将支持向量机中的一组错误惩罚因子,不敏感参数和核参数作为萤火虫个体,通过萤火虫算法对影响支持向量机性能的重要参数进行优化。然后计算油色谱离线数据间的分段函数,当在线数据超出分段函数误差允许的范围时,认为在线数据异常。利用少数准确的油色谱离线数据对支持向量机回归模型进行训练,当在线数据出现异常时,通过支持向量机回归模型对异常的在线数据进行校正。最后通过某台变压器油色谱的在线和离线数据对文中提出的方法进行验证,结果证明了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 油色谱 数据校正 萤火虫算法 参数优化
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一种混沌萤火虫算法的WSN节点分布优化研究 被引量:7
17
作者 董晓丹 丁力 《电光与控制》 北大核心 2017年第3期73-76,92,共5页
针对无线传感器网络节点分布优化问题,提出了一种有效的混沌萤火虫优化算法。在保证节点相互连通的前提下,建立了无线传感器网络对目标区域覆盖的数学模型,并将节点分布优化问题转换为求解函数最大值问题;利用萤火虫算法优越的寻优能力... 针对无线传感器网络节点分布优化问题,提出了一种有效的混沌萤火虫优化算法。在保证节点相互连通的前提下,建立了无线传感器网络对目标区域覆盖的数学模型,并将节点分布优化问题转换为求解函数最大值问题;利用萤火虫算法优越的寻优能力来实现最优的网络节点分布,并引入立方映射混沌算子来提高算法的局部搜索能力和保持种群的多样性。通过标准函数测试与无线网络覆盖优化仿真对所提算法进行了验证,结果表明:与其他算法相比,所提算法能够较好地跳出局部最优的束缚,具有优化效果佳、稳定性好、鲁棒性强的优点,能够满足无线传感器网络节点分布优化的要求。 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点分布 萤火虫算法 混沌算子
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钢铁企业物流库存的车辆调度优化 被引量:6
18
作者 雷兆明 赵凡 +1 位作者 廖文喆 王鹏程 《计算机仿真》 北大核心 2019年第1期366-372,共7页
作为整个钢铁企业生产过程的准备阶段,车辆入库环节关系着下游生产线的资源配置和库存的运转效率。传统的调度策略没有从车辆入库顺序和时间角度对库存调度的物流成本和效率进行分析,导致调度效率低,成本高,而选择合适的车辆入厂入库顺... 作为整个钢铁企业生产过程的准备阶段,车辆入库环节关系着下游生产线的资源配置和库存的运转效率。传统的调度策略没有从车辆入库顺序和时间角度对库存调度的物流成本和效率进行分析,导致调度效率低,成本高,而选择合适的车辆入厂入库顺序和时间并考虑多车共同作业可以有效的提高库存效率且节省成本。为此首先建立了最小化货车出厂时间和传送带最小运转成本的整数规划模型,然后提出了改进萤火虫优化算法对复杂模型进行求解,通过自适应策略改进算法使其增强个体搜索能力,同时在萤火虫移动的过程中引入了Levy变异,避免算法陷入局部最优而无法寻到最优解,最后由测试函数和仿真实例进行测试。结果表明,改进算法可以迅速找出最优调度方案,从而指导企业合理安排资源入库,优化了物流库存管理。 展开更多
关键词 入库优化 车辆调度 萤火虫优化算法
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一种基于荧光素扩散的人工萤火虫算法 被引量:6
19
作者 王迎菊 周永权 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第10期34-38,共5页
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。... 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。 展开更多
关键词 萤火虫算法 荧光素 扩散机制
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基于人工萤火虫的模糊聚类算法研究 被引量:5
20
作者 骆东松 李雄伟 赵小强 《工业仪表与自动化装置》 2013年第2期3-6,共4页
模糊C-均值(FCM)聚类算法是数据挖掘中常用的方法之一,但往往受到初始聚类中心影响,收敛结果易陷入局部极小值的问题。该文提出了一种基于人工萤火虫(GSO)的模糊聚类算法(GSFM)。该算法引入了全局寻优能力强的人工萤火虫算法来求得最优... 模糊C-均值(FCM)聚类算法是数据挖掘中常用的方法之一,但往往受到初始聚类中心影响,收敛结果易陷入局部极小值的问题。该文提出了一种基于人工萤火虫(GSO)的模糊聚类算法(GSFM)。该算法引入了全局寻优能力强的人工萤火虫算法来求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效克服了FCM算法的缺点。实验结果表明,新算法与FCM聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,收敛速度更快,聚类效果更好。 展开更多
关键词 数据挖掘 模糊C-均值聚类 人工萤火虫算法 GSFM
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