计算机应用

作者：李克文, 马祥博, 候文艳

单位：1. 中国石油大学(华东) 计算机科学与技术学院, 山东 青岛 266580;2. 中国石油大学(华东) 海洋与空间信息学院, 山东 青岛 266580

关键词：群智能算法,烟花算法,导向算子,自适应合并策略,自适应烟花算法

基金：国家自然科学基金重大项目（51991365）。

针对传统烟花算法（FWA）在寻优过程中爆炸半径限制搜索范围、粒子间缺少有效交互的缺点，提出带有自适应合并策略和导向算子的增强型烟花算法（EFWA-GM）。首先根据烟花粒子间的位置关系，对寻优空间中重叠的爆炸范围进行自适应合并；其次通过对火花粒子进行分层来充分利用优质粒子的位置信息，从而设计导向算子引导次优粒子进化，以提高算法的寻优精度和收敛速度。在12个标准测试函数上的实验结果表明，所提出的EFWA-GM相较于标准粒子群（SPSO）算法、增强型烟花算法（EFWA）、自适应烟花算法（AFWA）、动态烟花算法（dynFWA）、有导烟花算法（GFWA）在寻优精度和收敛速度方面具有更好的优化性能，并在9个测试函数上取得最优的求解精度。

来源：2021年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

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