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1. 局部深度搜索的混合果蝇优化算法

刘成忠黄高宝张仁陟柴强

计算机应用 2014, 34 (4): 1060-1064. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.04.1060

摘要（532）

PDF （707KB）（423）

针对基本果蝇优化算法(FOA)局部深度搜索能力较差且易陷入局部最优的缺点，提出了局部深度搜索的混合果蝇优化算法(SFOALDS)。通过借鉴混合蛙跳算法(SFLA)的更新策略，循环进行局部深度搜索操作，使得SFOALDS既保持了FOA较快的收敛速度，又增强了FOA局部深度搜索能力，有效避免了基本FOA易陷入局部最优的缺点，提高了进化后期算法的收敛速度和精度。仿真实验结果表明，SFOALDS比基本FOA和SFLA有较强的全局寻优性能，并且在高维函数上的优势更加明显。

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2. 自适应混沌果蝇优化算法

韩俊英刘成忠

计算机应用 2013, 33 (05): 1313-1333. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01313

摘要（1263）

PDF （727KB）（847）

本文针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点，融入混沌算法对果蝇优化算法的进化机制进行优化，提出自适应混沌果蝇优化算法(ACFOA)。在算法处于收敛状态时，应用混沌算法进行全局寻优，从而跳出局部极值而继续优化。对几种经典测试函数的仿真结果表明，ACFOA算法具有更好的全局搜索能力，在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上均比基本FOA算法有较大的提高。

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3. 基于细菌趋化的果蝇优化算法

韩俊英刘成忠

计算机应用 2013, 33 (04): 964-966. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00964

摘要（1181）

PDF （582KB）（755）

受细菌趋化行为的启发，将细菌趋化行为中的吸引与排斥转换操作引入到果蝇优化算法中，提出基于细菌趋化的果蝇优化算法。该算法通过判断群体适应度方差是否为零来决定执行排斥操作（逃离最差个体）还是吸引操作（向最优个体靠近），解决果蝇优化算法中只向最优个体靠近，而导致种群多样性丢失引起的早熟收敛问题。对几种经典测试函数的仿真结果表明，新算法具有更好的全局搜索能力，在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上比果蝇优化算法有较大的提高。

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