基于同步擾動隨機逼近的混合螢火蟲算法

李維剛，馮 寧，劉 超，劉 翱

（1.武漢科技大學信息科學與工程學院，湖北武漢，430081；2.武漢科技大學冶金工業過程系統科學湖北省重點實驗室，湖北武漢，430065；3.武漢科技大學管理學院，湖北武漢，430081；4.武漢科技大學智能信息處理與實時工業系統湖北省重點實驗室，湖北武漢，430065）

基于同步擾動隨機逼近的混合螢火蟲算法

李維剛1，2，馮 寧1，劉 超1，劉 翱2，3，4

（1.武漢科技大學信息科學與工程學院，湖北武漢，430081；2.武漢科技大學冶金工業過程系統科學湖北省重點實驗室，湖北武漢，430065；3.武漢科技大學管理學院，湖北武漢，430081；4.武漢科技大學智能信息處理與實時工業系統湖北省重點實驗室，湖北武漢，430065）

針對標準螢火蟲算法（FA）中存在的種群過早收斂、容易陷入局部最優等不足，提出一種以memetic算法為框架、將同步擾動隨機逼近和螢火蟲算法相結合的混合算法（FA-SPSA），即首先使用螢火蟲算法對種群進行全局尋優，然后使用同步擾動隨機逼近算法對選出的部分最優個體進行局部搜索，從而增強螢火蟲算法跳出局部最優解的能力。通過6個標準測試函數對FA-SPSA算法的性能進行檢驗，并與標準螢火蟲算法、果蠅算法、改進的果蠅算法等其他4種算法進行比較，結果表明，FA-SPSA算法在尋優精度、收斂速度、魯棒性等方面的性能總體上優于對比算法。

螢火蟲算法；同步擾動隨機逼近（SPSA）；memetic算法；全局搜索；局部搜索

螢火蟲算法（firefly algorithm，FA）［1］是一種新型智能優化算法，受螢火蟲發光相互吸引的現象啟發而設計。經過近幾年的發展，螢火蟲算法在理論和應用研究方面取得了較為豐富的成果，目前已在云計算調度［2］、路徑規劃［3］、PID控制器參數優化［4］、流水線調度［5］、鋼結構優化［6］等領域得到廣泛應用。……