TY - JOUR ID - 10.13195/j.kzyjc.2018.0785 TI - 改进选择策略的烟花算法 AU - 余冬华 AU - 郭茂祖 AU - 刘晓燕 AU - 刘国军 VL - 35 IS - 2 PB - SP - 389 EP - 395 PY - JF - 控制与决策 JA - kzyjc UR - http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/home?file_no=20200214&flag=1 KW - 群体智能;最优化;烟花算法;选择策略;峰值火花 KW - swarm intelligence;optimization;firework algorithm;selection strategy;peak spark AB - 烟花算法(FWA)中的选择策略直接影响其收敛效率、收敛精度、对初值敏感性以及能否跳出局部最优,对此,提出一种改进选择策略的烟花算法(ISSFWA).ISSFWA建立峰值火花和探索火花的概念,并提出基于$N-1$朵峰值火花和一朵探索火花充当下一代N朵烟花的选择策略.峰值火花兼顾了火花的适应度值及相对位置,保证选择全局最优火花及峰值火花邻域内的局部最优火花,同时避免重复选择搜索能力相似的火花,而基于最远距离的探索火花可以增强全局探索能力.在10次标准及增加位置偏移的测试函数实验中,ISSFWA在最优适应度值方面优于PSO、GA、FWA;在平均适应度值方面优于PSO和FWA,略劣于GA.这一结果表明,ISSFWA能够增强寻找最优解的能力,降低对初值的敏感性,并提升搜索效率. ER -