多策略增强花授粉算法及其应用

TP301.6; 针对经典花授粉算法容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点,提出一种增强型透镜成像策略和随机邻域变异策略的花授粉算法.通过增强型透镜成像策略扩展花授粉算法的搜索空间,增加解的多样性,有助于算法跳出局部最优解.引入随机邻域变异策略,借助邻域内的信息指导算法搜索,增强算法的收敛精度和搜索速度.对改进后的花授粉算法和四种其他改进算法在CEC2013测试函数上进行比较,实验证明改进后的多策略花授粉算法不论是收敛精度还是搜索速度都比对比算法优秀.最后把多策略花授粉算法应用在汽车传动参数模型上研究该算法的实际效用,结果表明多策略花授粉算法在汽车传动参数优化问题上都优于对比算法....

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Bibliographic Details
Published in计算机应用研究 Vol. 39; no. 8; pp. 2388 - 2402
Main Authors 李大海, 伍兆前, 王振东
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 江西理工大学信息工程学院,江西赣州341099 2022
Subjects
收敛精度
透镜成像
参数优化
随机邻域变异
花授粉算法
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Summary:TP301.6; 针对经典花授粉算法容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点,提出一种增强型透镜成像策略和随机邻域变异策略的花授粉算法.通过增强型透镜成像策略扩展花授粉算法的搜索空间,增加解的多样性,有助于算法跳出局部最优解.引入随机邻域变异策略,借助邻域内的信息指导算法搜索,增强算法的收敛精度和搜索速度.对改进后的花授粉算法和四种其他改进算法在CEC2013测试函数上进行比较,实验证明改进后的多策略花授粉算法不论是收敛精度还是搜索速度都比对比算法优秀.最后把多策略花授粉算法应用在汽车传动参数模型上研究该算法的实际效用,结果表明多策略花授粉算法在汽车传动参数优化问题上都优于对比算法.
ISSN:1001-3695
DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2022.02.0036