針對(duì)現(xiàn)有花朵授粉算法存在易早熟、尋優(yōu)精度不高、搜索效率低下等問題,研究設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的花朵授粉算法。該算法利用邏輯自映射函數(shù)對(duì)花粉粒進(jìn)行混沌擾動(dòng),使缺乏變異機(jī)制的花粉粒集具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力,有效地防止了算法后期最優(yōu)解趨同的現(xiàn)象。利用變換算子對(duì)搜索空間進(jìn)行動(dòng)態(tài)收縮,使算法在尋優(yōu)過程中保持較高的種群多樣性,降低算法陷入局部極值的概率,從而提高算法的搜索效率和尋優(yōu)精度。同時(shí),結(jié)合花朵授粉的生物學(xué)特征,從機(jī)理上描述了改進(jìn)后算法的具體實(shí)現(xiàn)步驟,對(duì)算法的收斂性和尋優(yōu)性能進(jìn)行了詳細(xì)的剖析,并采用實(shí)數(shù)編碼的方法分析了算法的收斂性,給出了算法的生物學(xué)模型和理論基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法具有較好的性能。 

【文章來源】：系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2019,28(02)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【文章目錄】：
1 基本花朵授粉算法
2 基于混沌映射的花朵授粉算法
    2.1 混沌優(yōu)化策略
    2.2 變換算子
    2.3 算法流程
3 收斂性分析
4 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.1 算法參數(shù)設(shè)置和標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)
    4.2 仿真結(jié)果及分析
5 結(jié) 語



本文編號(hào)：2991076