高斯变异改进基本萤火虫群优化算法

资 源 简 介

高斯变异改进基本萤火虫群优化算法

详 情 说 明

高斯变异改进基本萤火虫群优化算法是一种结合高斯分布的随机特性来提升传统萤火虫算法性能的有效方法。萤火虫群优化算法是一种模拟自然界萤火虫发光行为的群体智能优化算法，通过萤火虫之间的吸引移动来寻找最优解。

该改进算法的核心思想是在传统算法的位置更新过程中引入高斯变异算子。高斯变异能够产生符合正态分布的随机数，使得算法在搜索过程中能更灵活地探索解空间。这种变异方式相比于传统的均匀随机变异，能够更好地平衡算法的全局搜索和局部开发能力。

高斯变异改进后的萤火虫算法主要表现出三个优势：首先，增强了算法跳出局部最优的能力，有效防止早熟收敛；其次，提高了算法的收敛速度，能更快逼近全局最优解；最后，增强了算法的鲁棒性，对不同类型问题的适应能力更强。

这种改进算法特别适合处理复杂非线性优化问题，如工程优化设计、参数调优等领域。通过适当地设置高斯变异的参数，如均值和方差，可以针对特定问题调整算法的探索和开发能力，获得更好的优化效果。