【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第5期 284-287页,共4页

【作 者】： 刘佳 [1] ; 梁秋丽 [2] ; 王书青 [1] ; 陈立潮 [3]

【摘 要】 研究算法优化问题，在人工萤火虫群（GSO）算法的研究中，为了改进GSO易陷入局部极小和进化后期收敛速度慢、求解精度低等缺陷，引入了模拟退火算法，提出了一种新的人工萤火虫群算法（SA—GSO）。新算法将Bohzmann选择机制应用到萤火虫的移动选择策略中，动态调整搜索最优解过程中的选择压力，在人工萤火虫全局寻优的同时，并利用模拟退火算子实施局部细化，提高了GSO算法的全局搜索和局部搜索能力。仿真结果表明，SA_GSO算法的收敛速度和求解精度显著地提高，是求解组合优化问题的一种可行且有效的方法。