火力与指挥控制
火力與指揮控製
화력여지휘공제
FIRE CONTROL & COMMAND CONTROL
2014年
8期
47-50
,共4页
萤火虫算法%差分变异%高斯变异
螢火蟲算法%差分變異%高斯變異
형화충산법%차분변이%고사변이
growworm swarm optimization%differential mutation operator%gaussian mutation operator
萤火虫算法作为一种新的群智能仿生算法，虽然具有较好的通用性和易于实现的优势，但是同时也具有收敛速度慢、后期易陷入局部最优解的缺陷。针对萤火虫算法存在的一些缺陷提出一种改进型的萤火虫算法，在算法中引入差分变异算子和高斯变异算子。数值仿真实验表明：改进型萤火虫算法比基本萤火虫算法的求解精度高，收敛速度快。
螢火蟲算法作為一種新的群智能倣生算法，雖然具有較好的通用性和易于實現的優勢，但是同時也具有收斂速度慢、後期易陷入跼部最優解的缺陷。針對螢火蟲算法存在的一些缺陷提齣一種改進型的螢火蟲算法，在算法中引入差分變異算子和高斯變異算子。數值倣真實驗錶明：改進型螢火蟲算法比基本螢火蟲算法的求解精度高，收斂速度快。
형화충산법작위일충신적군지능방생산법，수연구유교호적통용성화역우실현적우세，단시동시야구유수렴속도만、후기역함입국부최우해적결함。침대형화충산법존재적일사결함제출일충개진형적형화충산법，재산법중인입차분변이산자화고사변이산자。수치방진실험표명：개진형형화충산법비기본형화충산법적구해정도고，수렴속도쾌。
As a new kind of intelligent bionic algorithm ,growworm swarm optimization algorithm has the advanatges of good versatility and easy implement,but it also has the disadvantages of slow convergence and falling into local optimal solution . In this article,in order to overcoming the defects of GSO Algorithm,differential mutation operator and Gaussian mutation operator is introduced in the GSO algorithm.The simulation results show that the improved GSO algorithm has higher convergence speed and precision than the basic GSO algorithm.
