融合高斯变异和Powell法的花朵授粉优化算法

• 作者: 万常选 喻聪 段艳明 肖辉辉
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯变异 花朵授粉算法(FPA) Powell法 最优值 寻优能力
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 478-490
• 页数: 13页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 7838字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1601003

摘要

花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)是最近提出的一种新型群智能优化算法,由于其较好地解决了全局搜索和局部搜索的平衡性问题,且具有参数少,易实现等特点,已得到广泛应用和研究,但现有研究对其参数的研究较少,同时该算法也存在演化后期收敛速度慢且易陷入局部极小等缺陷,使其应用范围受到制约.为了提升FPA算法的整体性能,对其控制步长的缩放因子的取值进行了修正;提出了把高斯变异和Powell法融入到花朵授粉算法中的混合算法GMPFPA(flower pollination algorithm combination with Gauss mutation and Powell search method).改进算法首先利用高斯变异对全局搜索进行扰动,增强种群的多样性,提高全局探测能力,然后引入局部寻优能力强大的Powell法提升其局部开发能力.通过12个高维经典测试函数对比实验,验证了改进算法的有效性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万常选	江西财经大学信息管理学院	85	1044	18.0	28.0
2	喻聪	江西财经大学信息管理学院	1	22	1.0	1.0