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果蝇优化算法研究综述  
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【英文篇名】 Literature survey of fruit fly optimization algorithm
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【作者】 王林; 吕盛祥; 曾宇容;
【英文作者】 WANG Lin; LV Sheng-xiang; ZENG Yu-rong; School of Management; Huazhong University of Science and Technology; School of Information Engineering; Hubei University of Economics;
【作者单位】 华中科技大学管理学院; 湖北经济学院信息工程学院;
【文献出处】 控制与决策 , Control and Decision, 编辑部邮箱 2017年 07期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 果蝇优化算法; 搜索机制; 搜索改进; 复杂问题优化;
【英文关键词】 fruit fly optimization algorithm; search mechanism; search improvements; complex problem optimization;
【摘要】 作为一种新兴的群体智能算法,果蝇优化算法(FOA)因其简单有效而在诸多领域得到成功应用.分析FOA的搜索原理和优缺点,围绕目前的改进和相关应用进行综述.重点讨论FOA改进策略,包括改进搜索半径,改进候选解的生成机制、多种群策略等,以及FOA在复杂函数优化、组合优化和参数优化等方面的应用.最后给出FOA在算法改进和实际应用方面研究的新思路.
【英文摘要】 As a new kind of swarm intelligent algorithm, fruit fly optimization algorithm(FOA) has been successfully applied in a variety of fields because of its simplicity and effectiveness. In this paper, a complete survey on FOA in aspect of the search mechanism, relative merits, improvements and applications is presented. The studies on FOA about its improvements including the search step size, solution generation mechanism, and multi-swarm strategies are especially discussed. The applications status of FOA in as...
【基金】 国家自然科学基金项目(71371080,71531009)
【更新日期】 2017-07-12
【分类号】 TP18
【正文快照】 0引优化问题一直是计算机科学、人工智能和管理决策等领域广泛关注的一个问题.在资源有限的条件下,如何达到效益最大或投入最小是优化问题关注的焦点,也是优化算法需要得出的答案.近年来,优化技术不断发展,以差分进化算法[1]、粒子群算法[2]、遗传算法[3]等为代表的智能优化算?

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