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兰州交通大学毕业设?/p>

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论文

) 

I 

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萤火虫算?/p>

(Firefly 

Algorithm,FA)

是受自然界中的萤火虫通过荧光进行信息交流?/p>

种群体行为的启发演变而来。它是由剑桥大学?/p>

Xin-She 

Yang

教授?/p>

2009

年提出的?/p>

它作为一种新颖的仿生群智能优化算法,有较大的研究空间。近几十年来随着越来越多

的仿生群智能算法的提出,人们对于这些算法的认识和研究也逐步加深?/p>

 

本文先介绍群智能优化算法的理论概念,

然后着重通过对萤火虫算法仿生原理的了

解,从数学的角度对萤火虫算法进行合理的描述和过程的定义,最后编写该算法?/p>

matlab

代码实现?/p>

3

个峰值函数进行仿真测试,得出其测试结果。同时用遗传算法对同

样的测试函数也进行仿真测试,得出其测试结果。最后通过测试结果比较萤火虫算法和

遗传算法分别在对峰值函数寻优结果的精确度?/p>

在比较过程中?/p>

可以根据测试结果发现?/p>

萤火虫算法在对峰值函数的寻优结果的精确度优于遗传算法?/p>

这表明了萤火虫算法在?/p>

续空间优化的可行性和有效性,同时也表明了萤火虫算法具有良好的应用前景?/p>

 

关键词:

 

萤火虫算法,仿生群智能优化算法,优化分析,遗传算?/p>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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萤火虫算?/p>

(Firefly 

Algorithm,FA)

是受自然界中的萤火虫通过荧光进行信息交流?/p>

种群体行为的启发演变而来。它是由剑桥大学?/p>

Xin-She 

Yang

教授?/p>

2009

年提出的?/p>

它作为一种新颖的仿生群智能优化算法,有较大的研究空间。近几十年来随着越来越多

的仿生群智能算法的提出,人们对于这些算法的认识和研究也逐步加深?/p>

 

本文先介绍群智能优化算法的理论概念,

然后着重通过对萤火虫算法仿生原理的了

解,从数学的角度对萤火虫算法进行合理的描述和过程的定义,最后编写该算法?/p>

matlab

代码实现?/p>

3

个峰值函数进行仿真测试,得出其测试结果。同时用遗传算法对同

样的测试函数也进行仿真测试,得出其测试结果。最后通过测试结果比较萤火虫算法和

遗传算法分别在对峰值函数寻优结果的精确度?/p>

在比较过程中?/p>

可以根据测试结果发现?/p>

萤火虫算法在对峰值函数的寻优结果的精确度优于遗传算法?/p>

这表明了萤火虫算法在?/p>

续空间优化的可行性和有效性,同时也表明了萤火虫算法具有良好的应用前景?/p>

 

关键词:

 

萤火虫算法,仿生群智能优化算法,优化分析,遗传算?/p>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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是受自然界中的萤火虫通过荧光进行信息交流?/p>

种群体行为的启发演变而来。它是由剑桥大学?/p>

Xin-She 

Yang

教授?/p>

2009

年提出的?/p>

它作为一种新颖的仿生群智能优化算法,有较大的研究空间。近几十年来随着越来越多

的仿生群智能算法的提出,人们对于这些算法的认识和研究也逐步加深?/p>

 

本文先介绍群智能优化算法的理论概念,

然后着重通过对萤火虫算法仿生原理的了

解,从数学的角度对萤火虫算法进行合理的描述和过程的定义,最后编写该算法?/p>

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代码实现?/p>

3

个峰值函数进行仿真测试,得出其测试结果。同时用遗传算法对同

样的测试函数也进行仿真测试,得出其测试结果。最后通过测试结果比较萤火虫算法和

遗传算法分别在对峰值函数寻优结果的精确度?/p>

在比较过程中?/p>

可以根据测试结果发现?/p>

萤火虫算法在对峰值函数的寻优结果的精确度优于遗传算法?/p>

这表明了萤火虫算法在?/p>

续空间优化的可行性和有效性,同时也表明了萤火虫算法具有良好的应用前景?/p>

 

关键词:

 

萤火虫算法,仿生群智能优化算法,优化分析,遗传算?/p>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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萤火虫算法及其应用研究Matlab - 百度文库
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萤火虫算?/p>

(Firefly 

Algorithm,FA)

是受自然界中的萤火虫通过荧光进行信息交流?/p>

种群体行为的启发演变而来。它是由剑桥大学?/p>

Xin-She 

Yang

教授?/p>

2009

年提出的?/p>

它作为一种新颖的仿生群智能优化算法,有较大的研究空间。近几十年来随着越来越多

的仿生群智能算法的提出,人们对于这些算法的认识和研究也逐步加深?/p>

 

本文先介绍群智能优化算法的理论概念,

然后着重通过对萤火虫算法仿生原理的了

解,从数学的角度对萤火虫算法进行合理的描述和过程的定义,最后编写该算法?/p>

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代码实现?/p>

3

个峰值函数进行仿真测试,得出其测试结果。同时用遗传算法对同

样的测试函数也进行仿真测试,得出其测试结果。最后通过测试结果比较萤火虫算法和

遗传算法分别在对峰值函数寻优结果的精确度?/p>

在比较过程中?/p>

可以根据测试结果发现?/p>

萤火虫算法在对峰值函数的寻优结果的精确度优于遗传算法?/p>

这表明了萤火虫算法在?/p>

续空间优化的可行性和有效性,同时也表明了萤火虫算法具有良好的应用前景?/p>

 

关键词:

 

萤火虫算法,仿生群智能优化算法,优化分析,遗传算?/p>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



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