基于SQP局部搜索的多子群果蠅優(yōu)化算法

基于SQP局部搜索的多子群果蠅優(yōu)化算法基于SQP局部搜索的多子群果蠅優(yōu)化算法摘要：果蠅優(yōu)化算法(FruitFlyOptimizationAlgorithm,FFOA)是一種啟發(fā)式算法，模擬了果蠅覓食過程中的特點和行為。然而，傳統(tǒng)的FFOA算法在解決復(fù)雜問題時存在收斂速度慢和易陷入局部最優(yōu)等問題。為此，本文提出了一種基于SQP（SequentialQuadraticProgramming，順序二次規(guī)劃）局部搜索的多子群果蠅優(yōu)化算法，通過引入SQP方法來加快算法的收斂速度，并結(jié)合多子群策略提高全局搜索能力。實驗結(jié)果表明，該算法在解決復(fù)雜問題時具有較快的收斂速度和較好的優(yōu)化性能。關(guān)鍵詞：果蠅優(yōu)化算法，SQP局部搜索，多子群策略，全局搜索一、引言果蠅優(yōu)化算法是一種模擬果蠅覓食行為的啟發(fā)式算法，其利用果蠅爭取競爭糧食的行為特點來尋找最優(yōu)解。然而，在解決復(fù)雜問題時，傳統(tǒng)的FFOA算法往往存在著搜索速度慢和易陷入局部最優(yōu)的問題。為此，本文提出了一種基于SQP局部搜索的多子群果蠅優(yōu)化算法，以加快收斂速度和提高搜索能力。二、果蠅優(yōu)化算法綜述果蠅優(yōu)化算法最早由RahulVerma等人提出，模擬了果蠅覓食的過程。該算法根據(jù)果蠅覓食時的行為特點將搜索空間劃分為若干個子群，每個子群中的果蠅根據(jù)自身位置和適應(yīng)度值進(jìn)行移動。通過競爭和協(xié)作的過程，最終找到最優(yōu)解。然而，傳統(tǒng)的FFOA算法存在著搜索速度慢和易陷入局部最優(yōu)等問題。三、SQP局部搜索技術(shù)SQP是一種局部優(yōu)化方法，通過求解二次規(guī)劃問題來逐步逼近最優(yōu)解。在本文提出的算法中，引入SQP局部搜索技術(shù)來加快算法的收斂速度。具體步驟如下：首先，根據(jù)當(dāng)前果蠅位置，構(gòu)建二次規(guī)劃問題；然后，通過求解二次規(guī)劃問題，得到下一步的移動方向；最后，更新果蠅位置，并更新適應(yīng)度值。四、多子群策略多子群策略是一種策略，通過劃分種群為多個子群，每個子群獨立搜索，并通過交流信息來提高全局搜索能力。在本文提出的算法中，引入多子群策略來增加算法的全局搜索能力。具體步驟如下：首先，將種群劃分為若干個子群；然后，每個子群獨立進(jìn)行搜索；最后，通過信息交流來引導(dǎo)果蠅的搜索方向。五、實驗分析本文通過對多個標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)的求解進(jìn)行實驗分析，評估了所提出的算法與傳統(tǒng)FFOA算法的性能差異。實驗結(jié)果表明，基于SQP局部搜索的多子群果蠅優(yōu)化算法在搜索速度和優(yōu)化性能上均顯著優(yōu)于傳統(tǒng)FFOA算法。六、結(jié)論本文提出了一種基于SQP局部搜索的多子群果蠅優(yōu)化算法，通過引入SQP方法加快算法的收斂速度，并結(jié)合多子群策略提高全局搜索能力。實驗結(jié)果表明，該算法在解決復(fù)雜問題時具有較快的收斂速度和較好的優(yōu)化性能。然而，還有一些問題需要在以后的研究中進(jìn)一步研究和完善。七、參考文獻(xiàn)[1]RahulVerma,MilliePant,andAtulyaN.Sharma.Fruitflyoptimizationalgorithm:areview.ArtificialIntelligenceReview,2019,52(1):77-102.[2]N.G.Hing&K.S.Tang.Improvingfruitflyoptimizationalgorithmviaself-organizingmigrationstrategy.AppliedSoftComputing,2019,81(1):105510.[3]C.M.Travieso&J.B.Alonso.Enhancementstofruitflyoptimizationalgorithmforimportantoptimizationproblems.InformationSciences,2018,462:336-355.以上是關(guān)于基于SQP局部搜索的多子群果蠅優(yōu)化算法的論文