一种用于 Fireworks Algorithm 的协作框架
神经与进化计算
2015-05-04 v1
摘要
本文提出一种用于烟花算法（fireworks algorithm，CoFFWA）的协作框架。对现有烟花算法（FWA）及其近期变体的详细分析表明：（i）选择策略导致具有最佳适应度的烟花（核心烟花）在爆炸算子中对优化的贡献压倒其余烟花（非核心烟花）的贡献；（ii）高斯变异算子并不如其设计般有效。为克服这些局限，提出CoFFWA，其通过独立选择算子极大增强非核心烟花的开发能力，并通过烟花间避免拥挤的协作策略提升探索能力。在CEC2013基准函数上的实验结果表明，就收敛性能而言，CoFFWA优于最先进的FWA变体、人工蜂群、差分进化、2007年标准粒子群优化（SPSO）以及2011年最新SPSO。
引用
@article{arxiv.1505.00075,
title = {A Cooperative Framework for Fireworks Algorithm},
author = {Shaoqiu Zheng and Junzhi Li and Andreas Janecek and Ying Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.00075},
year = {2015}
}