在花朵授粉算法的優(yōu)化過程中,由于問題本身的局部極小性和復(fù)雜性,收斂精度不穩(wěn)定,為了解決這一問題,本文提出一種新的混合花朵授粉算法,該算法引入Logistic映射,在局部尋優(yōu)和全局搜索的過程中,周期性添加新的花朵個體,增加原有算法的種群多樣性,有助于算法跳出局部極值。將該混合花朵授粉算法在函數(shù)優(yōu)化中與原有基本算法進(jìn)行仿真對比,結(jié)果表明其在收斂精度方面優(yōu)于原有算法。

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