重庆师范大学 计算机与信息科学学院, 重庆 401331
【目的】为解决传统萤火虫算法收敛速度慢,特别是对于复杂的优化问题,容易陷入局部最优,从而导致收敛精度低的问题,提出了基于K-means的邻域结合随机吸引的萤火虫算法。【方法】先将初始萤火虫种群进行K-means聚类,用聚类中心的萤火虫种群为寻优萤火虫,然后以提出的邻域与随机相结合的吸引模型进行寻优,在寻优过程中,还引入自适应步长策略。【结果】在减少算法复杂度的同时保证了算法的全局搜索能力,不仅提高了算法跳出局部最优的能力,还能够让算法在快速收敛的同时提升结果的精度。【结论】实验结果表明,提出的基于Kmeans的邻域结合随机吸引的萤火虫算法,无论是寻优结果的精度和稳定性,还是寻优速度上都有更好的效果。
李媛媛, 魏延,张文泷,王晶仪,蒋俊蕊.基于K-means的邻域结合随机吸引的萤火虫算法[J].重庆师范大学学报自然科学版,2021,(6):114-