Global optimering är en utmaning att lösa på grund av dess ickelinjäritet och multimodalitet. Traditionella algoritmer såsom de gradientbaserade metoderna kämpar ofta för att hantera sådana problem och en av de nuvarande trenderna är att använda metaheuristiska algoritmer. I detta dokument, en ny hybrid populationsbaserad global optimering algoritm, kallas hybrid firefly algoritm (HFA), föreslås genom att kombinera fördelarna med både firefly algoritm (FA) och differential evolution (DE). FA och DE genomförs parallellt för att främja informationsutbyte bland befolkningen och därigenom öka sökeffektiviteten. För att utvärdera den föreslagna algoritmens prestanda och effektivitet används en rad utvalda referensfunktioner och dessa funktioner delas in i två grupper: unimodal och multimodal. De experimentella resultaten visar bättre prestanda hos den föreslagna algoritmen jämfört med den ursprungliga versionen av Firefly-algoritmen (FA), differential evolution (DE) och partikelsvärmoptimering (PSO) i betydelsen att undvika lokala minima och öka konvergenshastigheten.
Zhang m.fl. REF genom parallell kör FA och DE för att förbättra sökeffektiviteten.
A Novel Hybrid Firefly Algorithm for Global Optimization
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}