改进步长与策略的果蝇优化算法

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, 提出自适应变异的果蝇优化算法(FOAAM)。该算法在运行过程中根据群体适应度方差和当前最优解的大小判断算法陷入局部最优时, 首先将最优果蝇个体复制M个; 然后对复制的最优果蝇个体进行扰动, 按一定的概率P执行高斯变异操作; 最后对变异后的最优果蝇个体进行二次寻优, 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, FOAAM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。

新型智能优化算法，已在很多领域得到应用，值得研究。以此书大家互相学习。

原始风速信号具有的间歇波动性特征给风电场的功率预测带来了挑战，采用集合经验模态分解(EEMD)法将原始风速信号分解为频域稳定的子序列，有效地提高了预测精度，避免了传统经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象。提出一种改进型果蝇优化算法(FOA)，将风速子序列重构参数和最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数作为优化目标建立风速预测模型，扩大了参数搜索范围，提高了优化收敛速度；通过风速风功率转化关系可以求得风电场的功率值。实验结果验证了所提方法相比于EMD和LS-SVM预测方法具有更高的预测精度。

一种新颖的多群果蝇优化算法及其应用

针对目前开采沉陷预计方法的种种缺陷,提出了一种新的预计方法。将果蝇优化算法(FOA)与支持向量机(SVM)相结合,建立FOA-SVM预测模型。选取煤层倾角、采厚、平均采深等参数作为模型的输入参数,最大下沉量作为模型的输出参数。选取训练集样本,应用FOA对SVM的参数进行寻优,确定最佳的SVM参数。采用预测集样本对该预测模型进行检验,同时将该模型预测性能与其他预测模型进行对比分析。结果表明:与GA-SVM模型、PSO-SVM模型和神经网络预测模型相比,该模型具有更高的预测能力和泛化能力,可以较好地实现对开采沉陷的预测。

果蝇优化算法FOAGRNN_Training.txt

果蝇优化算法的基本原理是初始化种群的中心位置，利用敏锐的嗅觉进行搜索，即根据中心位置随机产生多个邻域解。计算各可行解的味道浓度，即适应度值，然后利用视觉从中选择较好的解，更新替换中心位置，然后进行迭代寻优，以更好的靠近食物源。 FOA在整个迭代寻优过程中，所有个体都聚集到本次迭代的最优个体附近，只向当前最优果蝇个体学习，极易是算法陷入局部最优。要克服早熟的问题，必须提供一种机制可以跳出局部最优，在其他解空间中继续搜索。

【WSN布局优化】基于果蝇优化算法的无线传感器网络的覆盖优化

基于云模型学习的双峰果蝇优化算法