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类型一种基于荧光素扩散的人工萤火虫算法.pdf

  • 上传人:taot5
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    关 键  词:
    一种 基于 荧光 扩散 人工 萤火虫 算法
    资源描述:
    2012,48(10)
    Computer Engineering and Applications 1计算机工程与应用
    研究、探讨
    一种基于荧光素扩散的人工萤火虫算法
    王迎菊,周永权
    WANG Yingju, ZHOU Yongquan
    广西民族大学数学与计算机科学学院,南宁530006
    College of Mathematics and Computer Science, Guangxi University for Nationalities, Nanning 530006, China
    WANG Ying]u, ZHOU Yongquan. Glowworm Swarm Optimization algorithm based on fluorescein diffusion.
    Computer Engineering and Applications, 2012, 48(10): 34-38.
    Abstract Glowworm Swarm Optimization(GSO )algorithm is a novel search algorithm which simulates the social
    behavior of glowworm swarm in the nature depending on fluorescein communication. Based on the analysis of short
    comings of basic GSO such as lack and lag of collaboration among glowworm. This paper proposes a new Gso
    which is more close to natural glowworm swarm system. By setting up the fluorescein diffusion model, this algo
    rithm improves the collaboration among glowworms which are nearby. The simulation results show that the GSO
    based on fluorescein diffusion has reatly improved than the basic algorithm in terms of overall and convergence
    Key words: Glowworm Swarm Optimization; fluorescein; diffusion mechanism
    摘要: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
    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。
    关键词:黄火虫算法;荧光素;扩散机制
    文章维号:1002-8331(2012)10-0034-05文献标识码:A中图分类号:TP183
    引言
    仿生学家研究结果表明,自然界萤火虫个体之
    群智能算法是人们受自然界或生物界种群规律间通过释放一种称之为荧光素的物质进行信息交
    的启迪,根据其原理,模仿其规律而设计求解问题的流,萤火虫在飞行的过程中会释放出荧光素,从而发
    算法。自然界一直是人类创造力的丰富源泉,人类出荧光,通过荧光来吸引周围其他的萤火虫。荧光
    认识事物的能力来源于自然界的相互作用之中,自素的浓度越大,荧光的强度也就越大,那么能吸引的
    然界的许多自适应优化现象不断给人类以启示。近萤火虫也就越多。
    几十年来,人们通过模拟自然生态系统机制以求解
    受自然界中萤火虫行为的启发,印度学者 Krish-
    复杂优化问题的仿生智能算法相继被提出和研究。 nanand和 Ghose于2005年提出的一种新型群智能优
    群智能算法有遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、化算法一一萤火虫群优化( Glowworm Swarm Opti
    萤火虫算法等等。
    mization,GSO)算法。目前,GSO算法已在函数优化
    基金项目:广西自然科学基金资助项目(No.0991086)。
    作者简介:王迎菊(1986),女,硕士,研究方向为智能计算;周永权(1962-),男,博士,教授,研究方向为神经网络,计算智能及
    其应用。E-mail:yongquanzhou@126.com
    收稿日期:201101-05修回日期:201103-24CNKI出版日期:2011-07-25
    DOI:10.378/.iss.1002-8331.2012.10.009htp:/ww. cnki, net/kcms/detail/11.2127.TP.20110725.1627.090.html
    万方数据
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