自适应变异的果蝇优化算法

合集下载

果蝇优化算法原理

果蝇优化算法原理果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，简称FOA）是一种基于自然界果蝇觅食行为的优化算法。

该算法模拟了果蝇在寻找食物时的觅食策略，通过不断地迭代更新食物位置，以找到最优解。

FOA在求解复杂问题方面具有一定的优势，下面将对其原理进行详细介绍。

1. 算法初始化FOA的第一步是进行算法的初始化。

初始化过程中需要确定果蝇的数量、迭代次数、食物位置等参数。

具体步骤如下：（1）确定果蝇的数量：根据问题的复杂程度和规模，确定果蝇的数量。

较大的果蝇数量可以增加搜索空间，提高算法的收敛性。

（2）确定迭代次数：决定算法的收敛速度和效果。

通常情况下，迭代次数越多，算法的寻优效果越好。

（3）确定食物位置：根据问题的特性和约束条件，合理设定食物位置的初始值。

2. 果蝇的搜索行为果蝇在搜索食物时有两种行为模式：移动行为和调整行为。

具体介绍如下：（1）移动行为：果蝇根据当前的食物浓度决定自己的移动方向。

食物浓度高的地方，果蝇趋向于向该方向移动；反之，则向浓度低的地方移动。

（2）调整行为：当果蝇移动到新的位置后，会根据当前位置的食物浓度对其进行调整。

如果新位置的食物浓度优于原来的位置，则果蝇会调整自己的位置为新位置；否则保持不变。

3. 食物位置更新果蝇在搜索过程中通过更新食物位置来优化解的质量。

具体步骤如下：（1）随机选择一只果蝇：随机选择一只果蝇作为食物位置的更新对象。

（2）确定更新范围：根据问题的约束条件，确定食物位置的更新范围。

该范围内的随机变化有助于搜索更广的解空间。

（3）更新食物位置：将当前位置的食物浓度作为目标函数值，通过随机变化的方式更新食物位置。

如果新位置的目标函数值优于原来的位置，则更新为新位置；否则保持不变。

4. 确定最优解FOA通过迭代过程逐渐接近最优解，最终确定最优解的过程如下：（1）记录最优解：在每次更新食物位置时，记录当前最优的解。

具体的选择策略可以根据问题的特性和优化目标进行确定。

迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法

迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法常鹏;李树荣;葛玉磊;卢松林【摘要】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.%In order to overcome the problems of low convergence precision and easily relapsing into local extremum in basic Fruit fly Optimization Algorithm(FOA), an improved FOA called self-adapting adjustment of the iteration step value FOA(FOAMR)is proposed. The evolution speed factor and aggregation degree factor of the FOA are introduced in this new algorithm and the iteration step value R is formulated as a function of these two factors and adaptive adjustment factor is newly defined. At each iteration process, the iteration step value R can be changed dynamically based on evolution speed factor and aggregation degree factor and the searching distance changes with the variation of the adaptive adjustment factor. The experimental results show that the new algorithm has the advantages of better global searching ability, faster conver-gence and more precise convergence.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)003【总页数】5页(P32-36)【关键词】果蝇优化算法;迭代步进值;速度进化因子;聚集度因子【作者】常鹏;李树荣;葛玉磊;卢松林【作者单位】中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东青岛 257061;中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东青岛 257061;中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东青岛 257061;中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东青岛257061【正文语种】中文【中图分类】TP18果蝇优化算法（Fruit fly Optimization Algorithm，FOA）[1-3]是由台湾学者潘文超博士通过对果蝇寻找食物过程的模拟，于2011年6月刊登在国际SCI期刊知识库系统（knowledge-based systems）上的一种全新的全局迭代优化进化算法。

基于适应性动态步长的变异果蝇优化算法

ＷＡＮＧＸｉｎｇｆｕ，ＣＨＥＮＪｉｎｇ。，ＷＡＮＧＬｉｎｔＳｃｈｏｏｌｔＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｒｗｌｏｇ），ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｈ币ｔＡｎｈｕｉ２３００２７，Ｃｈｉｎａ）
Ｂａｓｅｄ０１１Ａ（ｔａｐｔｉｗ￣１）ｙｎａｍｉｃＳｔｅｐＳｉｚｅ（ＭＦＯＡＡＤＳ）ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅ
ｐｏｐｕｌａｔｉ（１ｎＷａＳｉｍｐｒｏｖｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｐｏｉｎｔｓｅｔｍｅｔｈｏｄ．ｗｈｉｃｈｒｅｄｕｃｅｄｔｈｅｒａｎｄｏｍｎｅｓｓｏｆｉｎｉｔｉａｌｐｏｉｎｔｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｎｆｇｅｔｔｉｎｇｔｒａｐｐｅｄｉｎｌｏｃａｌｏｐｔｉｍａｌｖａｌｕｅ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅｄｙｎａｍｉｃｓｔｅｐｓｉｚｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｗａｓａｄｏｐｔｅｄＩ（７ｉｍｐｎ）ｖｅｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｒａｔｅａｎｄｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｅｌｌｉｎｔｏｐｒｅｎｌａｔｕｒｅ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｂａｓｉｃＦｒｕ；ｔＦｌｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＦＯＡ）ｈａｓｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｂｅｉｎｇｅａｓｙｔｏｆａｌｌｉｎｔｏｌｏｃａｌｏｐｔｉｍａｌ
ｖａｌｕｅ，ｓｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎｄｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｃｃｕｒａｃｙ．Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ａＭｕｔａｔｉｏｎＦｒｕｉｔＦｌｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ

基于自适应步长的果蝇优化算法

基于自适应步长的果蝇优化算法郭晓东;王丽芳;张学良【摘要】Considering the premature convergence problems of slow optimizing speed,low convergence precision and easy local extremum for standard fruit fly optimization algorithm(SFOA)with the fixed-length step,a new FOA based on adaptive step size,named FOABASS,was presented by analyzing the relation of step size and searching ability of fruit fly.In FOABASS,the step size in search was created on the condition of dynamic step size which varies with current swarm location and evolution generation. Then,the high capacity of new algorithm for finding the global optimum and the balance between global exploration and local exploitation ability was obtained.Finally,simulation results of FOABASS,SFOA algorithm and other modified version show the superiority and the effectiveness of FOABASS.%针对固定搜索步长下标准果蝇优化算法(SFOA)寻优速度慢，收敛精度不高，容易陷于局部极值的不足，通过分析果蝇个体生成机制中搜索步长与算法搜索能力的关系，提出了一种基于自适应步长的改进果蝇优化算法(FOABASS)，在该算法中搜索步长随种群当前位置、当前优化代数的变化而变化，由此生成的果蝇群体具备较强的全局勘探能力，同时兼顾全局勘探能力和局部开发能力的平衡。

果蝇优化算法原理

果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm）1. 引言果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，简称FOA）是一种基于自然界果蝇行为的启发式优化算法。

该算法模拟了果蝇在食物搜索过程中的行为，通过不断迭代和适应性调整来求解问题的最优解。

FOA算法具有较好的全局搜索能力和收敛性能，在多种问题领域都取得了良好的效果。

本文将详细介绍FOA算法的基本原理，包括问题建模、算法流程、关键步骤以及参数设置等内容。

2. 问题建模FOA算法可以用于求解各种优化问题，如函数优化、组合优化、参数寻优等。

首先我们需要将具体问题转化为一个数学模型，即定义目标函数和约束条件。

以函数优化为例，假设我们要求解一个连续型函数f(x)，其中x是决策变量。

我们的目标是找到使得目标函数取得最小值或最大值的决策变量值。

3. 算法流程FOA算法主要包含以下几个步骤：初始化种群、计算适应度、选择果蝇、更新位置和速度。

步骤1：初始化种群首先，我们需要初始化一定数量的果蝇个体作为初始种群。

每个果蝇个体都具有一组决策变量值，表示在问题空间中的一个解。

这些决策变量值可以随机生成，也可以根据问题的特点进行合理选择。

步骤2：计算适应度对于每个果蝇个体，我们需要计算其适应度值。

适应度值反映了该个体在问题空间中的优劣程度。

通常情况下，适应度值越高表示个体越优秀。

步骤3：选择果蝇根据计算得到的适应度值，我们需要选择一些优秀的果蝇个体作为下一轮迭代的父代。

常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。

步骤4：更新位置和速度对于选中的父代果蝇个体，我们需要更新它们的位置和速度。

位置更新是通过当前位置加上速度得到的，速度更新则是通过当前速度加上一定变化量得到的。

这里需要注意控制位置和速度变化范围，避免过大或过小。

步骤5：终止条件判断在每次迭代后，我们需要判断是否满足终止条件。

终止条件可以是达到一定的迭代次数、目标函数值不再变化或适应度值不再改善等。

《果蝇优化算法及其应用研究》

《果蝇优化算法及其应用研究》篇一一、引言果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FFOA）是一种基于生物行为的优化算法，其灵感来源于果蝇在寻找食物过程中的行为。

该算法通过模拟果蝇的觅食行为，实现全局搜索和局部搜索的有机结合，从而在解决复杂优化问题时表现出良好的性能。

本文将对果蝇优化算法的原理、实现方法及其应用进行研究，以期为相关领域的研究和应用提供参考。

二、果蝇优化算法原理果蝇优化算法的核心思想是模拟果蝇在寻找食物过程中的行为。

果蝇通过嗅觉和视觉等感知方式，寻找气味浓度高且距离近的食物源。

在寻找过程中，果蝇会不断调整飞行方向和速度，以最快速度到达食物源。

果蝇优化算法借鉴了这一行为，通过迭代搜索和优化，寻找问题的最优解。

具体而言，果蝇优化算法将问题的解空间视为果蝇的搜索空间，将问题的目标函数视为食物源的吸引力。

算法通过初始化一群果蝇，让它们在解空间中随机搜索。

在每次迭代中，果蝇根据自身的搜索经验和周围果蝇的反馈信息，调整搜索方向和步长，以寻找更好的食物源。

当找到更优解时，算法会更新解的空间和目标函数的信息，继续进行下一轮迭代搜索。

三、果蝇优化算法的实现方法果蝇优化算法的实现主要包括以下几个步骤：1. 初始化果蝇群体：在解空间中随机生成一定数量的果蝇，每个果蝇代表一个解。

2. 评估解的质量：根据目标函数计算每个解的质量（即食物源的吸引力）。

3. 搜索过程：果蝇根据自身的搜索经验和周围果蝇的反馈信息，调整搜索方向和步长，进行全局和局部搜索。

4. 更新解的信息：当找到更优解时，更新解的空间和目标函数的信息。

5. 迭代过程：重复步骤2-4，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或解的质量达到预设阈值）。

四、果蝇优化算法的应用果蝇优化算法具有广泛的适用性，可以应用于许多领域。

以下是几个典型的应用案例：1. 函数优化：果蝇优化算法可以用于求解各种函数的最优解，如单峰函数、多峰函数等。

自适应修改权重参数的果蝇优化算法

自适应修改权重参数的果蝇优化算法牛勇力;吴清;李平娜;谢章华【摘要】In view of the defects of easily falling into local extreme,slow convergence speed in later iteration and low convergence preci-sion for fruit fly optimization algorithm,a fruit fly optimization algorithm based on adaptive modifying weight parameters is proposed considering individual cognitive factor and group guiding factor of particle swarm optimization. It introduces individual cognitive factor and group guiding factor so that the individual has sufficient awareness on its own position and the group has a good guide on the individ-uals. In each loop of iteration it dynamically has modified size of cognitive factor and guiding factor based on the current value of fitness of the fruit fly group and regulated iterative step size by adaptive method,which makes it avoid the premature convergence and improve its convergence accuracy and convergence rate. Experimental results of standard test functions show that it can jump out of local extreme with advantages of more precise and faster convergence.%针对果蝇优化算法容易陷入局部极值、迭代后期收敛速度慢和收敛精度低的缺陷,借鉴粒子群优化算法中个体认知因子和群体引导因子的思想,提出了自适应修改权重参数的果蝇优化算法.该算法引入了果蝇个体认知因子和果蝇群体引导因子,让果蝇个体对自己的位置有充分的认知,也让果蝇群体对果蝇个体有很好的引导.在每次迭代时,算法根据当前果蝇群体的适应度值自适应修改个体认知因子和群体引导因子的大小,从而调整迭代步长的大小,使得改进后的算法能够避免早熟收敛,提高收敛精度和收敛速度.基于测试函数的实验结果表明,自适应修改权重参数的果蝇优化算法能跳出局部极值,具有更好的全局搜索能力,在收敛速度和收敛精度方面比基本果蝇优化算法有较大的提高.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2017(027)011【总页数】5页(P41-45)【关键词】果蝇优化算法;自适应;迭代步长;认知因子;引导因子【作者】牛勇力;吴清;李平娜;谢章华【作者单位】河北工业大学计算机科学与软件学院,天津 300401;河北工业大学计算机科学与软件学院,天津 300401;河北省大数据计算重点实验室,天津 300401;河北工业大学计算机科学与软件学院,天津 300401;河北工业大学计算机科学与软件学院,天津 300401【正文语种】中文【中图分类】TP18;TP301果蝇优化算法(Fruit fly Optimization Algorithm,FOA)[1]是近年来提出的一类新的全局优化智能算法。

自适应修改权重参数的果蝇优化算法

牛勇力，吴清，李平娜，谢章华
（１．河北工业大学计算机科学与软件学院，天津３００４０１；２．河北省大数据计算重点实验室，天津３００４０１）
摘要：针对果蝇优化算法容易陷入局部极值、迭代后期收敛速度慢和收敛精度低的缺陷，借鉴粒子群优化算法中个体认
法能够避免早熟收敛，提高收敛精度和收敛速度。基于测试函数的实验结果表明，自适应修改权重参数的果蝇优化算法
能跳出局部极值，具有更好的全局搜索能力，在收敛速度和收敛精度方面比基本果蝇优化算法有较大的提高。
关键词：果蝇优化算法；自适应；迭代步长；认知因子；引导因子
第２７卷第１１期２０１７发展
Ｃ０ＭＰＵＴＥＲＩＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
Ｖｏ１．２７Ｎｏ．１１ＮＯＶ．２Ｏｌ７
自适应修改权重参数的果蝇优化算法
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｏｆｅａｓｉｌｙｆａｌｌｉｎｇｉｎｔｏｌｏｃａｌｅｘｔｒｅｍｅ，ｓｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｉｎｌａｔｅｒｉｔｅｒａｉｏｔｎａｎｄｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｒｅｃｉ－ｓｉｏｎｆｏｒｆｒｕｉｔｌｙｆｏｐｔｉｍｉｚａｉｔｏｎａｌｇｏｒｉｈｍ，ｔａｆｒｕｉｔｌｙｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｍｏｄｉｆｙｉｎｇｗｅｉｇｈｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｓｐｏｐｒｏｓｅｄｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｃｏｇｎｉｉｔｖｅｆａｃｔｏｒｎｄａｇｒｏｕｐｇｕｉｉｎｄｇｆａｃｔｏｒｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｌＴｌｏｐｔｉｍｉｚａｉｔｏｎ．ＩｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｉｎｉｖｄｉｄｕｌａｃｏｇｎｉｉｖｔｅｆａｃｔｏｒｎｄａｇｒｏｕｐｇｕｉｄｉｎｇｆａｃｔｏｒＳＯｔｈａｔｈｅｉｔｎｉｖｄｉｄｕｌｈａａｓｓｕｉｃｆｉｅｎｔａｗａｒｅｎｅｓｓｏｎｉｔｓｏｗｎｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｇｒｏｕｐｈａｓａｇｏｏｄｇｕｉｄｅｏｎｔｈｅｉｎｉｖｄｉｄ — ｕｌｓａ．Ｉｎｅａｃｈｌｏｏｐｏｆｉｔｅｒａｉｔｏｎｉｔｄｙｎａｍｉｃｌｌａｙｈａｓｍｏｄｉｉｅｆｄｓｉｚｅｏｆｃｏｇｎｉｉｖｔｅｆａｃｔｏｒｎｄａｇｕｉｄｉｎｇｆａｃｔｏｒｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｖｌｕａｅｏｆｉｔｆｎｅｓｓｏｆｈｅｔｆｒｕｉｔｌｙｆｇｒｏｕｐａｎｄｒｅｇｕｌａｔｅｄｉｔｅｒａｉｔｖｅｓｔｅｐｓｉｚｅｂｙａｄａｐｔｉｖｅｍｅｔｈｄ，ｏｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｉｔａｖｏｉｄｈｅｔｐｒｅｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｎｄａｉｍｐｒｏｖｅ

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

（甘肃农业大学信息科学技术学院，兰州７３００７０）摘要：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。关键词：果蝇优化；自适应；变异；早熟收敛中图分类号：ＴＰ１８文献标志码：Ａ文章编号：１００１３６９５（２０１３）０９２６４１０４ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１３．０９．０２１
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｅａｓｉｌｙｒｅｌａｐｓｉｎｇｉｎｔｏｌｏｃａｌｅｘｔｒｅｍｕｍｉｎｂａｓｉｃ（ＦＯＡ），ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎａｄａｐｔｉｖｅｍｕｔａｔｉｏｎｆｒｕｉｔｆｌｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＦＯＡＡＭ）．ｆｒｕｉｔｆｌｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍＤｕｒｉｎｇｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎ，ｉｎｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｂａｓｉｃＦＯＡ ’ ｓｔｒａｐｐｉｎｇｉｎｌｏｃａｌｅｘｔｒｅｍｕｍｊｕｄｇｉｎｇｆｒｏｍｔｈｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ’ ｓｆｉｔｎｅｓｓｖａｒｉａｎｃｅａｎｄｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｏｐｔｉｍａｌ，ｆｉｒｓｔ，ｉｔｇｅｎｅｒａｔｅｄＭｃｕｒｒｅｎｔｏｐｔｉｍａｌｒｅｐｌｉｃａｔｅｓ．Ｔｈｅｎ，ｄｉｓｔｕｒｂｅｄｒｅｐｌｉｃａｔｅｓｂｙａｃｅｒｔａｉｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙＰＧａｕｓｓｍｕｔａｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔｏｐｔｉｍｉｚｅｄｍｕｔａｔｅｄｒｅｐｌｉｃａｔｅｓａｇａｉｎｔｏｊｕｍｐｏｕｔｏｆｌｏｃａｌｅｘｔｒｅｍｕｍａｎｄｃｏｎｔｉｎｕｅｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｂｅｔｔｅｒｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ，ｓｐｅｅｄｅｒｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎｄｍｏｒｅｐｒｅｃｉｓｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｒｕｉｔｆｌｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ａｄａｐｔｉｖｅ；ｍｕｔａｔｉｏｎ；ｐｒｅｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ
１～３］：个必要的步骤［
程是一阶微分方程），程序代码易于实现，运行时间较少，而且ＦＯＡ只需调整四个参数，其他的群智能算法至少要调整七、八个参数，参数之间的相互影响和复杂关系很难研究清楚，但参数的取值不当，会严重影响算法的性能，导致分析算法复杂度变得异常困难。但同时ＦＯＡ与其他全局优化算法（如遗传算法、粒子群算法等）一样，极易陷入局部最优，导致后期收敛速度变慢，收敛精度降低，尤其是对于高维多极值复杂优化问题。本文针对ＦＯＡ的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）。新算法采用
１～３］果蝇优化算法（ＦＯＡ）是由台湾博士潘文超［在２０１１年
ｍｅｌｌｂｅｓｔ＞理论最优值或目标精度（这阈值）并且最优适应值Ｓ里考虑的是最小化情况）时，首先将最优果蝇个体复制Ｍ个，其次对复制的最优果蝇个体按一定的概率Ｐ执行变异操作，然后对变异后的最优果蝇个体进行二次寻优，完成全局最优个体的更新，以此提高算法跳出局部极值的能力。六个基准测试函数的对比实验结果说明，本文算法的全局收敛性和寻优精度得到了显著提高。
ｉ＝１２２＝∑ （ＳｍｅｌｌＳｍｅｌｌ） σ ｉ－ａｖｇｉ＝１２ＳｉｚｅＰｏｐ
（８）（９）
（２）（３）
Ｓ１／Ｄｉｓｔｉ＝ｉ
ｅ）若 σ ≤δ ＆＆Ｓｍｅｌｌｂｅｓｔ＞理论最优值或目标精度＆＆分０，１］之间的随机数ｒ＜Ｐ，则首先按照式（１０）复制Ｍ个布于［最优果蝇个体Ｘ＿ａｘｉｓｂ、Ｙ＿ａｘｉｓｂ（ｊ＝１，２， …，Ｍ）；其次按照式ｊｊ１１）对复制的最优果蝇个体进行高斯变异，将复制的最优果（＿ａｘｉｓｂ、Ｙ＿ａｘｉｓｂ，更新为新位置Ｘ＿ａｘｉｓｂ ′ 、Ｙ＿蝇个体位置由Ｘｊｊｊａｘｉｓｂ ′ （ｊ＝１，２， …，Ｍ）。ｊ
２２群体适应度方差 σ 作为触发条件，当σ ＜（群体适应度方差 δ
ａ）给定群体规模Ｓｉｚｅｐｏｐ，最大迭代数Ｍａｘｇｅｎ，随机初始化果蝇群体位置Ｘ＿ａｘｉｓ、Ｙ＿ａｘｉｓ。ｂ）赋予果蝇个体利用嗅觉搜寻食物的随机方向与距离，ＲａｎｄｏｍＶａｌｕｅ为搜索距离。
收稿日期：２０１２１２２６；修回日期：２０１３０２１１基金项目：甘肃省科技支撑计划资助项目（１０１１ＮＫＣＡ０５８）；甘肃省自然科学基金资助项目（１２０８ＲＪＺＡ１３３）；甘肃省教育厅科研基金资助项目（１２０２０４）作者简介：韩俊英（１９７５），女，甘肃兰州人，副教授，硕士，主要研究方向为优化计算、农业信息化（ｈａｎｊｙ＠ｇｓａｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）；刘成忠（１９６９），男（通信作者），甘肃天祝人，副教授，博士研究生，主要研究方向为智能决策支持系统．
２度）方差 σ ：ＳｉｚｅＰｏｐ
ｃ）由于无法得知食物位置，因此先估计与原点的距离Ｄｉｓｔ，再计算味道浓度判定值Ｓ，此值为距离倒数：ｉｉ
２２ＤｉｓｔＸＹｉ＝槡ｉ＋ｉ
Ｓｍｅｌｌｍｅｌｌ／ＳｉｚｅＰｏｐａｖｇ＝ ∑ Ｓｉ
４］粒子群算法的优化方程是二阶微分方程［，而ＦＯＡ的优化方
果蝇优化算法
果蝇优化算法是一种基于果蝇觅食行为推演出的寻求全局优化的新方法。果蝇本身在感官知觉上优于其他物种，尤其是在嗅觉与视觉上。果蝇的嗅觉器官能很好地搜集飘浮在空气中的各种气味，然后飞近食物位置后亦可使用敏锐的视觉发现食物与同伴聚集的位置，并且往该方向飞去。依据果蝇搜索食物的特性，将果蝇优化算法归纳为以下几
Ｘ＿ａｘｉｓｂ＝Ｘ＿ａｘｉｓｂｊ＝１，２， …，ＭｊＹ＿ａｘｉｓｂ＝Ｙ＿ａｘｉｓｂｊ＝１，２， …，Ｍｊ（１０）
Ｘ＿ａｘｉｓｂ ′ ＝Ｘ＿ａｘｉｓｂ． × （１＋０．５× ｎｏｒｍｒｎｄ（０，１，［１，ｄｉｍ］））ｊ＝１，２， …，ＭｊｊＹ＿ａｘｉｓｂ ′ ＝Ｙ＿ａｘｉｓｂ（１＋０．５× ｎｏｒｍｒｎｄ（０，１，［１，ｄｉｍ］））ｊ＝１，２， …，Ｍｊｊ．× Ｙ＿ａｘｉｓ＝Ｙ＿ａｘｉｓｂ ′ ｊ＝１，２， …，Ｍｊ（１１）
Ｆｒｕｉｔｆｌｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈａｄａｐｔｉｖｅｍｕｔａｔｉｏｎ
ＨＡＮＪｕｎｙｉｎｇ，ＬＩＵＣｈｅｎｇｚｈｏｎｇ

自适应变异的果蝇优化算法

果蝇优化算法原理

迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法

基于适应性动态步长的变异果蝇优化算法

基于自适应步长的果蝇优化算法

果蝇优化算法 原理

《果蝇优化算法及其应用研究》

自适应修改权重参数的果蝇优化算法

自适应修改权重参数的果蝇优化算法

果蝇优化算法原理