基于动态调整和协同搜索的花授粉算法

论文摘要

针对基本花授粉算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)容易陷入局部最优、收敛速度慢及寻优精度低等缺陷,提出了基于动态调整和协同搜索的花授粉算法(Flower Pollination Algorithm based on Dynamic adjustment and Cooperative search,FPADC)。利用霍尔顿序列提升初始解的质量;通过对种群进行分工,从而提高种群的多样性以跳出局部最优;根据种群进化信息动态调整算法的寻优策略,从而提高收敛速度和精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本花授粉算法和部分改进算法,有较好的寻优性能。

论文目录

• 1引言
• 2基本花授粉算法
• 3基于动态调整和协同搜索的FPA
•   3.1提升种群初始解的质量
•   3.2细化种群内个体分工
•   3.3动态调整寻优策略
•   3.4 FPADC算法实现步骤
•   3.5算法复杂度分析
• 4实验仿真与结果分析
•   4.1实验设计
•   4.2固定迭代次数和种群规模的性能测试
•   4.3固定收敛精度下的性能测试
• 5结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张水平,高栋

关键词: 花授粉算法,群智能算法,高斯变异,动态调整

来源: 计算机工程与应用 2019年24期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 自动化技术

单位: 江西理工大学信息工程学院

基金: 国家自然科学基金（No.61562037）,江西省教育厅科学技术研究项目（No.GJJ180442）,江西省研究生创新专项基金项目（No.YC2018-S330）

分类号: TP18

页码: 46-53

总页数: 8

文件大小: 1690K

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