《萤火虫算法研究的国内外研究现状》1700字

萤火虫算法研究的国内外研究现状萤火虫算法是剑桥大学教授Xin-SheYang于2008年提出，之后引起了许多国内外学者对其研究的热潮。专家学者们已发表许多相关的学术文章，提出了一些有效的改进策略和方法，并改进后的算法成功应用在图像处理、生产调度、工程设计、经济管理、优化控制等领域。(1)萤火虫算法理论Xin-SheYang教授提出FA(FireflyAlgorithm)，从数学角度定义该算法的优化过程，并分析其可行性和有效性。(2)改进位置更新公式位置更新公式对萤火虫的移动有重要的作用，是影响萤火虫算法性能的主要因素。许多专家学者修改位置更新公式来优化萤火虫算法。2010年Xin-SheYang[6]提出了基于莱维飞行的萤火虫算法，将莱维飞行引入到位置更新公式中的随机部分，有效提高了全局搜索能力。2011年，FARAHANISM等人[7]提出了自适应步长的概念，在迭代初期采用较大的步长增大搜索范围，种群逐渐靠近最优解，步长随之减小，从而提升了收敛速度。2013年，董静[9]将2(12)ijrrand替换位置更新公式中的随机部分，使得步长随着萤火虫之间的距离ijr变化而变化，这样算法的寻优精度和收敛速度均有所提高。2014年，王吉权等人[10]在位置公式的第一部分引入权重系数，提出了一种基于目标函数自适应惯性权重的萤火虫算法，从而增加上一次位置的影响，提高了收敛速度。2016年，XuXiaoguang等人[11]将萤火虫算法的目标函数设置为移动步数，重新设计亮度公式，同时引入小生境技术，提高了FA的求解精度，并将其应用到移动机器人路径规划中，减少了机器人移动步数，路径确定更加精准.2018年，YelghiAref和KoseCemal[14]应用潮汐力公式对萤火虫算法进行了修正，为优化领域带来了新的策略，在勘探与开发之间保持了功能适宜性的平衡。(3)调节参数的萤火虫算法2011年，dosSantosCoelhoL等人[15]将混沌思想引入FA用来调节参数步长和光吸收系数；2012年，FARAHANISM等人[16]在原始FA中引入自动学习机制调节参数和，结果表明改进的FA在解决动态优化问题上取得了比原始FA和粒子群优化算法更好的效果；2013年，YuShuhao等人[17]提出了根据每只萤火虫上一次迭代的信息和当前位置信息来确定随机步长的策略，有效避免了算法过早收敛，同时提高了算法寻优结果的准确性。2015年，GuangyuChen等人[18]根据萤火虫之间的距离信息自适应地调整，通过实验证明所改进的FA方法能够在经济调度问题中获得更高质量的解决方案。2016年，BinWang等人[19]提出了基于光强系数修正的萤火虫的概念，考虑光强差异的变化趋势，提出不同运动的萤火虫其光照强度不同，使得算法避免了早熟收敛的缺陷。WangHui等人[20]提出了一个新的萤火虫算法变体(NSRaFA)，该算法使用了动态参数调整机制来自动调整控制参数，较其他五个对比算法更好地解决了FA早熟收敛的问题。2018年，WangHui等人[21]提出了一种新的动态萤火虫算法(NDFA)用动态参数策略来避免手动调整阶跃因子，提高了萤火虫算法的性能，从而更加准确地预测南昌市水资源需求。(4)其它算法的结合2013年，GuoLihong等人[22]融合了原始FA与和声搜索(Har-monySearch，HS)算法，将HS的全局搜索能力与原始FA的局部搜索能力相结合，引入HS可以当做一种变异操作，保证了种群的多样性，使得算法具有更好的寻优性能。2015年，S.Karthikeyan等人[23]将离散萤火虫算法(DFA)与局部搜索(LS)方法相结合，增加了萤火虫之间的信息共享和提高了搜索精度，通过实验验证了该算法解决多目标柔性作业车间调度问题的有效性。2018年，AydilekIbrahimBerkan[26]提出了一种结合萤火虫和粒子群算法（HFPSO）的混合算法。HFPSO利用了粒子群和萤火虫算法机制的优点，通过检查先前的全局最佳适应值来正确地确定本地搜索过程的开始，实验表明所提出的HFPSO算法提供了快速和可靠的优化解决方案。(5)FA算法的应用2010年，Xin-SheYang[27]将FA应用到压力管道设计优化问题，结果表明FA找到的最佳优化方案远优于其它文献的最佳优化方案，并且用FA优化带有奇异性或随机性的测试函数，进一步验证了FA的可行性。2012年，FISTERJrI等人[29]用离散萤火虫算法解决混合流水作业调度问题，通过计算实验评估出了离散萤火虫算法的性能最优。2013年，MarichelvamM.K等人[30]把离散萤火虫算法扩展到解决双目标混合流水车间调度问题，结果表明FA有能力解决此类NP问题且性能优于大多数其它算法。2015年，MSKalavathi等人[32]提出了一种新的自适应萤火虫算法，用于识别柔性交流输电系统装置的类型、最佳位置和参数，成功减小