基于模擬退火思想的果蠅優化算法
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標簽：果蠅優化算法(6676)
果蠅優化算法（ Fruit Fly Optimization Algorithm，FOA）是一種新型的群智能優化算法，算法是根據果蠅的覓食行為進行推演形成的一種尋找全局最優解的新方法。該算法與粒子群優化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法、人工魚群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA）和遺傳算法（ Genetic Algorithm，GA）等相比具有計算量較小、參數少、結構簡單、易于實現的特點，但同時該算法也存在不夠穩定、易陷入局部最優的缺陷。
為了提高果蠅優化算法的收斂速度與全局尋優能力，本文采用非均勻變異的思想對果蠅尋優步長進行改進，以提高算法的收斂速度與精度。同時將模擬退火算法與果蠅算法進行結合，提出了基于模擬退火思想的果蠅優化算法（ Simulate Anneal-Fruit fly Optimization Algorithm，SA-FOA）。改進后的算法可以以一定的概率吸收最差的解，并以最差解作為下代果蠅尋優的新起點，從而使算法跳出局部最優值，增強全局尋優的能力。
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