果蝇优化算法GRNN

资 源 简 介

果蝇优化算法GRNN

详 情 说 明

果蝇优化算法是一种受自然界果蝇觅食行为启发的智能优化算法，由台湾大学某教授团队提出。该算法模拟果蝇通过嗅觉和视觉寻找食物的过程，具有参数少、收敛快的特点，特别适合解决复杂优化问题。

算法核心思想主要分为两个阶段：嗅觉搜索阶段通过随机扰动探索解空间，视觉搜索阶段则根据适应度评估结果向最优方向移动。这种双重机制使得算法能有效平衡全局探索和局部开发能力。

与广义回归神经网络(GRNN)结合时，果蝇算法常用于优化GRNN的平滑参数，提升网络预测精度。GRNN作为径向基神经网络的一种变体，其结构简单且无需迭代训练，配合优化算法能显著增强非线性数据处理能力。

配套文档和程序提供了完整实现流程，包括种群初始化、气味浓度计算、位置更新等关键模块。研究者可通过调整果蝇种群规模、搜索半径等参数来适应不同应用场景，如函数优化、工程设计或金融预测等领域。

该资源对理解生物启发算法与神经网络结合具有参考价值，建议学习者重点关注：1) 果蝇的位置更新策略 2) GRNN参数优化原理 3) 适应度函数设计方法。通过实践可掌握如何将自然行为模型转化为有效的数学优化工具。