基于变异策略的改进型花朵授粉算法

发布时间：2018-01-12 08:43

本文关键词：基于变异策略的改进型花朵授粉算法　出处：《计算机应用研究》2017年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：介绍了一种新的元启发式群智能算法——花朵授粉算法(flower pollinate algorithm,FPA)和一种新型的差分进化变异策略——定向变异(targeted mutation,TM)策略。针对FPA存在的收敛速度慢、寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于变异策略的改进型花朵授粉算法——MFPA。该算法通过改进TM策略,并应用到FPA的局部搜索过程中,以增强算法的局部开发能力;同时在FPA的全局搜索过程中引入均匀变异算子,以增强算法的全局寻优能力。最后通过四个标准的测试函数进行测试,测试结果表明,MFPA的寻优能力明显优于原始的花朵授粉算法、粒子群算法以及蝙蝠算法。
[Abstract]:A new meta-heuristic swarm intelligence algorithm, flower pollinate algorithm, is introduced. FPA) and a new differential evolutionary mutation strategy (directed mutation). The convergence rate of FPA is slow and the precision of optimization is low. This paper presents an improved flower pollination algorithm based on mutation strategy, which is applied to the local search of FPA by improving TM strategy. To enhance the local development ability of the algorithm; At the same time, the uniform mutation operator is introduced into the global search process of FPA to enhance the global optimization ability of the algorithm. Finally, four standard test functions are used to test, and the test results show that. MFPA is superior to the original flower pollination algorithm, particle swarm optimization algorithm and bat algorithm.
【作者单位】：合肥电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金面上资助项目(61179036)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 花朵授粉算法(FPA)是由英国学者Yang[1]受开花植物授粉过程的启发于2012年提出的一种新型元启发式群智能算法。FPA实现简单,参数较少,有着新颖的寻优结构,具有极大的研究潜力,目前已被成功应用于图形着色、特征选择、电力系统优化等问题[2~5]。但对于一些复杂的优化模型求解问

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