改进自适应并行花朵授粉算法

作者：耿鑫; 钱谦^*; 冯勇; 伏云发

来源：科技通报, 2022, 38(01): 37-44.

DOI：10.13774/j.cnki.kjtb.2022.01.007

• 花朵授粉算法
• 自适应
• 并行机制
• 拉马克优良个体交叉式学习机制

针对基本花朵授粉算法(FPA)在寻优过程中局部搜索能力弱,收敛速度慢,收敛精度不高等缺陷,提出了一种改进的自适应并行花朵授粉算法。该算法首先将并行机制引入到花朵授粉算法中,以此改善单一种群在计算中后期多样性不足的缺陷。其次采用了非线性的算法行为转换概率P及增加了非线性的莱维飞行步长比例因子,前者使算法能够根据进化时期动态地控制全局授粉和局部授粉行为;而后者使算法能够根据进化状况自适应地调节花粉个体在解空间的跳跃步长。两者相互协调,加强了算法的搜索能力及摆脱局部最优的能力。最后提出了基于拉马克优良个体交叉式学习机制,将花粉个体中的优良基因遗传到下一代个体中,进一步加强了算法的寻优能力。对测试函数的优化结果分析表明,与其他几种算法相比,该算法在全局寻优的最优解和收敛速度等方面都有了较大的改进和提高。

• 出版日期2022
• 单位昆明理工大学; 自动化学院