一種基于全局信息共享的自適應(yīng)FA算法
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針對(duì)螢火蟲算法FA對(duì)于高維復(fù)雜問題，收斂速度慢、求解精度低，優(yōu)化效果不理想等缺點(diǎn)，提出一種基于全局信息共享的自適應(yīng)FA算法。分別從三個(gè)方面對(duì)FA算法進(jìn)行了改進(jìn)：通過引入群體距離，改進(jìn)Y值的調(diào)節(jié)方式，提升算法的自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力；通過增加過程搜索信息，加強(qiáng)算法的精細(xì)化調(diào)節(jié)能力；通過引入基于全局平均位置信息的量子空間下的勢(shì)阱模式，增強(qiáng)算法的全局搜索能力。最后對(duì)幾種典型函數(shù)的測(cè)試結(jié)果表明，改進(jìn)算法在收斂速度與收斂精度上，較其它算法有明顯提高。
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