【摘要】：最優(yōu)化問(wèn)題廣泛存在于各科學(xué)領(lǐng)域中,為了解決這些問(wèn)題,人們提出了各種優(yōu)化算法�；ǘ涫诜鬯惴�(Flower Pollination Algorithm,FPA)是一種通過(guò)模擬自然界植物授粉過(guò)程實(shí)現(xiàn)群體智能的優(yōu)化算法,該算法有參數(shù)少、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn),受到了科研人員的關(guān)注,被應(yīng)用到了各種領(lǐng)域中。但是FPA算法存在迭代后期收斂速度慢,局部尋優(yōu)效率低,易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題。本文分析了FPA算法的不足,并針對(duì)這些不足進(jìn)行了改進(jìn)。為了增強(qiáng)FPA算法的尋優(yōu)能力,根據(jù)算法的結(jié)構(gòu),從五個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn):(1)在種群初始化階段,將種群三等分,第一部分個(gè)體采用隨機(jī)生成,第二部分個(gè)體采用均勻隨機(jī)生成,第三部分取前兩部分的最優(yōu)個(gè)體進(jìn)行精英反向初始化;(2)在轉(zhuǎn)換概率上,根據(jù)種群中所有個(gè)體到最優(yōu)個(gè)體的距離計(jì)算種群多樣性,再由此計(jì)算轉(zhuǎn)換概率;(3)在全局尋優(yōu)部分,借助天牛須搜索算法快速收斂的特點(diǎn)加快FPA算法的收斂速度;(4)在局部尋優(yōu)部分,改變算法原有的差分策略,使全局最優(yōu)值和當(dāng)前個(gè)體參與差分,并加入小概率變異策略,在不影響全局最優(yōu)的前提下,對(duì)個(gè)體進(jìn)行隨機(jī)變異,提高種群多樣性,幫助算法跳出局部最優(yōu);(5)在越界處理上,對(duì)個(gè)體的越界維度進(jìn)行變異,防止個(gè)體在邊界聚集。綜合以上改進(jìn)提出基于天牛須搜索和變異策略的花朵授粉算法(BMFPA)。為了驗(yàn)證算法整體改進(jìn)的有效性,使用多個(gè)測(cè)試函數(shù)在高維、低維和固定精度下對(duì)BMFPA進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明改進(jìn)后的算法在低維函數(shù)上的尋優(yōu)精度相比原FPA算法有7~20個(gè)數(shù)量級(jí)的精度提升,在高維函數(shù)上的尋優(yōu)精度相較于原FPA算法有6~11個(gè)數(shù)量級(jí)的精度提升,達(dá)到目標(biāo)精度所需的迭代次數(shù)均少于原算法。為了驗(yàn)證各項(xiàng)改進(jìn)的有效性,實(shí)驗(yàn)使用控制變量法分別單獨(dú)進(jìn)行了混合種群初始化、自適應(yīng)轉(zhuǎn)換概率、天牛須搜索改進(jìn)的全局尋優(yōu)、變異策略改進(jìn)的局部尋優(yōu)和邊界變異算法與原算法的比較實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明各項(xiàng)改進(jìn)均有提升尋優(yōu)精度的效果,其中天牛須搜索改進(jìn)和變異策略改進(jìn)對(duì)FPA算法的尋優(yōu)精度提升最大。
【圖文】：

遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文示，其中隨機(jī)游走的步長(zhǎng) [0,1], [0,1], [0,1]x y zstep step step ,Levy飛行的參數(shù)為： =1.5，step=1，移動(dòng)次數(shù)均為 100 次。從圖 2.3、圖 2.5 可以看出，Levy 飛行能夠在一個(gè)區(qū)域內(nèi)搜索后跳到另一個(gè)區(qū)域搜索。在相同次數(shù)的移動(dòng)中，Levy 飛行相比隨機(jī)游走能探索更大的空間。所以在 FPA 中，Levy 飛行能幫助算法更好的進(jìn)行全局尋優(yōu)。

遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文示，其中隨機(jī)游走的步長(zhǎng) [0,1], [0,1], [0,1]x y zstep step step ,Levy飛行的參數(shù)為： =1.5，step=1，移動(dòng)次數(shù)均為 100 次。從圖 2.3、圖 2.5 可以看出，Levy 飛行能夠在一個(gè)區(qū)域內(nèi)搜索后跳到另一個(gè)區(qū)域搜索。在相同次數(shù)的移動(dòng)中，Levy 飛行相比隨機(jī)游走能探索更大的空間。所以在 FPA 中，Levy 飛行能幫助算法更好的進(jìn)行全局尋優(yōu)。
【學(xué)位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 肖輝輝;萬(wàn)常選;段艷明;;一種基于復(fù)合形法的花朵授粉算法[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2015年06期

2 肖輝輝;萬(wàn)常選;段艷明;鐘青;;基于模擬退火的花朵授粉優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2015年04期

3 戴曉暉,李敏強(qiáng),寇紀(jì)淞;遺傳算法理論研究綜述[J];控制與決策;2000年03期

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本文編號(hào)：2646982