基于交叉迁移和共享调整的改进蝴蝶优化算法

• 作者: 孙林 徐久成 王振华 陈岁岁
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 蝴蝶优化 交叉迁移 共享调整
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 799-804
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0611

摘要

针对蝴蝶优化(monarch butterfly optimization,MBO)算法易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进的交叉迁移和共享调整的蝴蝶优化(MBO with cross migration and sharing adjustment,CSMBO)算法.首先,利用基于维度的垂直交叉操作来替换标准MBO算法的迁移算子,形成交叉迁移算子,有效提升其搜索能力;其次,将原始调整算子改为具有信息分享功能的共享调整算子,以加快算法的收敛速度;最后,采用贪婪选择策略取代标准MBO算法中的精英保留策略,减少一次排序操作进而提高其计算效率.为了验证CSMBO算法的优化能力,在30维和50维函数上进行优化实验,并与三种优化算法进行比较,其实验结果表明CSMBO算法具有良好的优化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐久成	河南师范大学计算机与信息工程学院	97	660	14.0	20.0
3	孙林	河南师范大学计算机与信息工程学院	36	265	9.0	15.0
9	陈岁岁	河南师范大学计算机与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
10	王振华	河南师范大学计算机与信息工程学院	4	28	1.0	4.0