基于随机惯性权重的自适应花粉算法

• 作者: 第五杨萌 贺兴时
• 来源期刊: 纺织高校基础科学学报
• 关键词: 启发式算法 花粉算法 随机惯性权重 转换概率 收敛性能
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 基础科学
• 页码范围: 81-85
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1006-8341.2020.03.013

摘要

为了解决花粉算法(FPA)收敛速度慢,收敛精度不高,易陷入局部极小点等缺陷,将随机惯性权重学习机制引入花粉全局搜索更新机制,并将转换概率调整为随迭代次数自适应变化,以平衡算法的全局搜索和局部开发能力,建立了基于随机惯性权重的自适应花粉优化算法.为了测试改进后算法的收敛性能,任意选取8个标准测试函数进行测试.结果表明:改进后FPA的收敛速度、收敛精度等性能都优于标准FPA.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺兴时		136	975	16.0	25.0
2	第五杨萌		2	0	0.0	0.0