《计算机应用研究》|Application Research of Computers

融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法

Adaptive butterfly optimization algorithm based on mutation strategies

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作者 刘凯,代永强
机构 甘肃农业大学 信息科学技术学院
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摘要 蝴蝶优化算法是近年来提出的一种新型自然启发式算法,针对基本蝴蝶优化算法收敛速度慢,求解精度低,稳定性差等问题,提出了一种融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法。通过引入动态调整转换概率策略,利用迭代次数和个体适应度的变化信息动态调整转换概率,有效维持了算法全局探索与局部搜索的平衡;通过引入自适应惯性权重策略和局部变异策略,利用惯性权重值和混沌记忆权重因子进一步提高了算法的多样性,有效避免算法早熟收敛,同时加快了算法的收敛速度和求解精度。利用改进算法对12个基准测试函数进行仿真实验,与基本蝴蝶优化算法、粒子群算法、樽海鞘群算法、灰狼优化算法等其他算法对比表明,改进算法具有收敛速度快,寻优精度高,稳定性强等优异性能。
关键词 自然启发式算法;蝴蝶优化算法;自适应惯性权重;变异策略
基金项目 甘肃省高等学校创新能力提升项目(2019A-056)
甘肃农业大学青年导师基金资助项目(GAU-QDFC-2019-02)
甘肃农业大学学科建设专项基金资助项目(GAU-XKJS-2018-253)
国家自然科学基金资助项目(61063028,61751313)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2022-01-036.html
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中图分类号 TP18
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