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改进的花朵授粉算法：融合差分进化策略

来源：花匠小妙招时间：2024-11-26 10:25

"一种改进的新型元启发式花朵授粉算法 (2016年)" 本文探讨了一种由Yang提出的新型元启发式算法——花朵授粉算法，并对其进行了改进，以解决原算法存在的问题。花朵授粉算法是受到自然界中花朵授粉过程的启发而设计的一种群智能优化算法，它结合了其他智能算法如遗传算法和粒子群优化算法等的特性。该算法在理论上模拟了花朵之间的授粉过程，通过模拟花朵间的授粉交换来寻找问题的最优解。首先，文章详细解释了花朵授粉的基本特征，包括花朵的生命周期、授粉方式以及这些特征如何转化为算法的实现步骤。在这一过程中，算法的核心在于模拟花朵间的距离计算、授粉概率以及适应度评价，以决定哪些个体应被选中进行交配。然而，原版花朵授粉算法存在一些局限性，如寻优精度不高、收敛速度慢，容易陷入局部最优。为了改善这些问题，作者提出了一种基于差分进化的花朵授粉算法。差分进化是一种强大的全局优化技术，其主要操作包括变异、交叉和选择，这能为原本缺乏变异机制的花朵授粉算法带来更多的多样性。通过引入这些操作，新算法能够更好地探索搜索空间，提高全局寻优能力，减少陷入局部最优的概率。在实验部分，作者使用了十个标准测试函数对改进后的算法进行了验证。通过对比基本的花朵授粉算法、蝙蝠算法、粒子群算法以及改进的粒子群算法，结果显示，改进的花朵授粉算法在寻优性能上显著优于这些算法。这表明，差分进化策略成功地提升了花朵授粉算法的优化效率和准确性。这篇论文深入分析了花朵授粉算法的原理，并提出了一种有效的改进方法，增强了算法的优化能力和全局搜索性能。这对于解决复杂优化问题，特别是在工程技术和数据挖掘等领域，具有重要的理论价值和实际应用前景。