基于余弦相似度的改进蝴蝶优化算法

• 作者: 陈俊 何庆
• 来源期刊: 计算机应用
• 关键词: 余弦相似度 蝴蝶优化算法 旋转变换算子 伸缩变换算子 自适应惯性权重
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 先进计算|Advanced computing
• 页码范围: 2668-2677
• 页数: 10页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111776

摘要

针对蝴蝶优化算法(BOA)容易陷入局部最优和收敛性差等问题,提出一种多策略改进的蝴蝶优化算法(MSBOA).首先引入余弦相似度位置调整策略,通过旋转变化算子和伸缩变换算子进行位置更新,从而有效地保持BOA的种群多样性;其次引入动态切换概率,来平衡BOA局部阶段和全局阶段的转换;最后增加混合惯性权重策略,以提高BOA的收敛速度.使用16个基准测试函数、Wilcoxon检验以及部分CEC2014函数来验证MSBOA的有效性和鲁棒性.仿真实验结果表明,与BOA和其他改进策略BOA及其他群智能算法相比,MSBOA在收敛精度和收敛速度上有明显的提升.