基于自适应扰动的疯狂蝴蝶算法

• 作者: 宋婷婷 张达敏 徐航 樊英 王依柔
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 惯性权重 扰动策略 疯狂因子 蝴蝶优化算法
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3276-3280
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.08.0281

摘要

蝴蝶优化算法作为新提出的自然启发算法,其寻优方式模拟了蝴蝶利用嗅觉来确定花蜜或交配对象位置的行为.针对蝴蝶优化算法求解精度不高和收敛速度慢等问题,提出一种基于自适应扰动的疯狂蝴蝶算法(CIBOA).首先,在自身认知飞行部分引入自适应惯性权重,平衡算法的局部与全局搜索能力;其次,在全局最优位置引入扰动策略,避免算法陷入局部最优;最后,在花蜜位置引入疯狂因子以增加种群多样性,获取更好的最优解.通过八个基准函数对五种算法搜索性能在10、30和50维的情况下进行对比分析,仿真实验结果表明改进算法的综合表现要优于其他算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张达敏		80	398	8.0	17.0
2	王依柔		8	0	0.0	0.0
3	樊英		6	0	0.0	0.0
4	徐航		8	12	1.0	3.0
5	宋婷婷		7	4	1.0	2.0