混沌萤火虫优化算法的研究及应用

TP301.6; 针对基本萤火虫群优化算法的早熟收敛，易陷入局部最优值，求解精度不高等问题，提出了一种基于切比雪夫映射的混沌萤火虫优化算法。利用混沌系统的随机性和遍历性初始化萤火虫群，获得了质量较高且分布较均匀的初始解；同时对部分适应值低的个体进行了混沌优化，以提高种群的多样性。对4个标准测试函数进行了仿真实验，结果表明该算法的求解精度、全局搜索能力优于基本萤火虫优化算法。将改进算法应用于车辆路径问题的求解中，结果表明了改进算法的有效性。...

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Bibliographic Details
Published in计算机科学与探索 no. 3; pp. 352 - 358
Main Authors 郁书好, 苏守宝
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 皖西学院 信息工程学院，安徽 六安 237012%皖西学院 信息工程学院,安徽 六安,237012 2014
合肥工业大学 计算机网络系统研究所，合肥 230009
Subjects
早熟收敛
premature convergence
chaos
Chebyshev map
混沌
车辆路径问题(VRP)
切比雪夫映射
glowworm swarm optimization (GSO)
萤火虫优化(GSO)
vehicle routing problem (VRP)
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ISSN1673-9418
DOI10.3778/j.issn.1673-9418.1310016

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Summary:TP301.6; 针对基本萤火虫群优化算法的早熟收敛，易陷入局部最优值，求解精度不高等问题，提出了一种基于切比雪夫映射的混沌萤火虫优化算法。利用混沌系统的随机性和遍历性初始化萤火虫群，获得了质量较高且分布较均匀的初始解；同时对部分适应值低的个体进行了混沌优化，以提高种群的多样性。对4个标准测试函数进行了仿真实验，结果表明该算法的求解精度、全局搜索能力优于基本萤火虫优化算法。将改进算法应用于车辆路径问题的求解中，结果表明了改进算法的有效性。
ISSN:1673-9418
DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.1310016