在每次迭代中,我们需要计算每个萤火虫的适应度,即BP神经网络的损失函数。 % 计算适应度fori=1:num_fireflies% 更新萤火虫位置% 计算适应度end 1. 2. 3. 4. 5. 更新萤火虫位置 根据萤火虫算法的规则,我们需要更新每个萤火虫的位置,使其朝着亮度更高的萤火虫移动。 % 更新萤火虫位置fori=1:num_firefliesforj=1...
萤火虫算法原理 萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)是在2008年由英国剑桥学者Yang提出的一种新型启发式智能优化方法,其基本思想来源于萤火虫成虫利用发光的生物学特性而表现出来的觅食、求偶、警戒等社会性行为。 该算法根据萤火虫的位置刻画萤火虫个体的自身亮度和对其它萤火虫的吸引度的大小,萤火虫的亮度越高,说明其所处的...
萤火虫算法(Firefly Algorithm, FA)是由剑桥学者Yang Xin-She提出的一种基于生物群智能的随机优化算法,是继粒子群算法,遗传算法,模拟退火算法等经典智能算法之后,又一新颖群智能优化算法,是演化计算领域中的一个新的分支.该算法通过模拟萤火虫在觅食,择偶等生活习性中产生的相互因光而吸引移动的合作行为来解决最优问题...
亮度和吸引度是萤火虫优化算法中的两个主要因素, 分别定义如下。 定义1萤火虫的亮度I定义为: 式中:I0为最大亮度, 即萤火虫自身的亮度;γ为介质的光吸收系数;rij为萤火虫i和j之间的笛卡尔距离。 若发光亮度相同, 则萤火虫各自随机移动。 定义2萤火虫的吸引度β与亮度相关, 定义为: 式中:β0为最大吸引度, 即...
萤火虫算法(精华版)-致亲爱的读者 萤火虫算法(精华版)
平面选址问题是工程设计,线路布置,项目选址等工作中经常碰到的典型组合优化难题,根据群集 智能优化原理,给出一种基于人工萤火虫群优化算法的求解方法,并针对平面选址问题进行求解.为避免算法陷入局部极值,将一种邻域搜索的局部搜索方法引入萤 火虫算法中.通过对典型平面选址问题的仿真实验和与其它算法的比较...
后期收敛慢和精度低等问题,提出1种改进的萤火虫算法.采用反向学习策略对群体中个体位置进行初始化.引入Rosenbrock搜索以加快算法收敛和增强求解精度.对当前群体中最优萤火虫个体进行高斯混沌扰动以防止出现早熟收敛现象.选取6个标准函数进行仿真实验,并对2个标准工程应用问题进行求解.结果表明,该改进的萤火虫算法具有较强的...
的情况几乎很少遇到,全部或大多数情况都是要同时考虑多个不同的调度目标,也就是所谓的多目标调度问题.本文正是在这样的背景下,针对多目标的优化问题作了详细的阐述,构建了一种新颖的萤火虫算法来求解生产调度这类复杂的组合优化问题,给出了详细的计算步骤和程序伪码.通过实际多目标生产调度问题的求解,该算法取得了...
萤火虫算法(FireFly Algorithom, FFA)是一种基于萤火虫社会特性的优化算法，它由杨新社博士于2007年在剑桥大学提出。尽管该算法与其它基于群体智能的算法，例如著名的粒子群算法，人工蜂群算法有一些相似之处，但是相对而言该算法在理论和实现上较为简单。另外，根据最近的文献显示该算法在解决很多优化问题时非常有效并且...
摘要:针对基本萤火虫算法存在自适应性不强、精度不高及收敛速度过慢等问题,提出一种 新颖的萤火虫算法,即具有混沌搜索策略的自适应步长萤火虫算法。该算法通过引入协调因 子,对搜索步长进行自动调节,解决了萤火虫步长过大或过小而带来的搜索精度低和收敛速度 慢的问题,利用混沌搜索策略对精英个体进行训练和混沌优化,有效...