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群智能算法改进：基于萤火虫改进的麻雀算法 该改进主要是在麻雀搜索后，利用萤火虫扰动对麻雀进行萤火虫扰动，将所有麻雀与最优麻雀利
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群智能算法改进：基于萤火虫改进的麻雀算法。 该改进主要是在麻雀搜索后，利用萤火虫扰动对麻雀进行萤火虫扰动，将所有麻雀与最优麻雀利用萤火虫扰动方式，进行位置更新，提高其搜索性，扰动后的麻雀与扰动前的麻雀进行对比，如果更优则更新麻雀位置。 基于萤火虫改进的麻雀搜索算法具有以下优点： 全局搜索能力强：麻雀搜索算法继承了萤火虫算法的全局搜索特性，可以有效地探索问题空间，找到全局最优解或接近最优解。 收敛速度快：通过引入萤火虫算法中的吸引度和视觉范围概念，麻雀搜索算法在搜索过程中能够更快速地收敛到较优解，减少了搜索时间成本。 鲁棒性高：采用多个麻雀个体进行搜索，并通过更新机制保持种群的多样性，使得算法具有较好的鲁棒性，对初始解的依赖度低，更适应不同类型的问题。 易于实现和调节：麻雀搜索算法相对简单，易于实现和调节参数，无需复杂的运算和大量的计算资源，适用于中小规模问题的求解。
群智能算法改进：基于萤火虫改进的麻雀算法
引言：
随着信息技术的快速发展，人工智能在各个领域中发挥着越来越重要的作用。作为一种全局搜索算法
，群智能算法在解决复杂问题上具有广泛的应用。麻雀算法作为一种群智能算法，以其简单且易于实
现的特点，逐渐受到研究者的关注。本文将介绍一种基于萤火虫改进的麻雀算法，通过引入萤火虫扰
动的方式，提高麻雀算法的搜索性能。
一、算法原理
麻雀算法与传统的优化算法相比，具有较好的全局搜索能力和鲁棒性。然而，麻雀算法在搜索过程中
可能陷入局部最优解，为了改善这一问题，本文提出了一种基于萤火虫改进的麻雀算法。
1. 麻雀搜索过程
麻雀算法通过模拟麻雀觅食的过程来进行搜索。在每一代中，麻雀根据自身位置和适应度选择最优位
置进行更新。然而，传统的麻雀算法容易陷入局部最优解，限制了其搜索性能。
2. 萤火虫扰动
为了改进麻雀算法的局限性，本文引入了萤火虫扰动的方式。在每一次麻雀搜索后，利用萤火虫扰动
对麻雀进行位置更新。具体地，所有麻雀与最优麻雀利用萤火虫扰动方式，进行位置更新。通过这种
方式，麻雀算法的搜索性能得到了显著提升。
3. 位置更新
扰动后的麻雀与扰动前的麻雀进行对比，如果位置更新后的麻雀更优，则更新麻雀位置。通过不断更
新麻雀位置，麻雀算法可以更好地逼近最优解。
二、改进算法的优点
基于萤火虫改进的麻雀搜索算法具有以下优点：
1. 全局搜索能力强
麻雀搜索算法继承了萤火虫算法的全局搜索特性，可以有效地探索问题空间，找到全局最优解或接近
最优解。通过引入萤火虫扰动的方式，麻雀算法能够进一步扩大搜索范围，提高全局搜索能力。
2. 收敛速度快
通过引入萤火虫算法中的吸引度和视觉范围概念，麻雀搜索算法在搜索过程中能够更快速地收敛到较
优解，减少了搜索时间成本。这使得麻雀算法在实际应用中具有较高的效率和实用性。
3. 鲁棒性高
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1、数据来源:斯坦福结构与复合材料实验室与美国宇航局艾姆斯研究中心卓越预测中心合作开展的 CFRP 复合材料疲劳老化试验数据，该拉张-拉张疲劳试验的加载频率为5.0 [Hz]、应力率为 R ~ 0.14
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