一种新颖的花朵授粉优化算法及收敛性分析

发布时间：2021-01-21 11:29

　　针对现有花朵授粉算法存在易早熟、寻优精度不高、搜索效率低下等问题,研究设计了一种改进的花朵授粉算法。该算法利用逻辑自映射函数对花粉粒进行混沌扰动,使缺乏变异机制的花粉粒集具有较强的自适应能力,有效地防止了算法后期最优解趋同的现象。利用变换算子对搜索空间进行动态收缩,使算法在寻优过程中保持较高的种群多样性,降低算法陷入局部极值的概率,从而提高算法的搜索效率和寻优精度。同时,结合花朵授粉的生物学特征,从机理上描述了改进后算法的具体实现步骤,对算法的收敛性和寻优性能进行了详细的剖析,并采用实数编码的方法分析了算法的收敛性,给出了算法的生物学模型和理论基础。实验结果表明,改进后的算法具有较好的性能。 

【文章来源】：系统管理学报. 2019,28(02)北大核心CSSCI

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 基本花朵授粉算法
2 基于混沌映射的花朵授粉算法
    2.1 混沌优化策略
    2.2 变换算子
    2.3 算法流程
3 收敛性分析
4 仿真实验
    4.1 算法参数设置和标准测试函数
    4.2 仿真结果及分析
5 结 语



本文编号：2991076