首页|混合策略改进的蝴蝶优化算法

混合策略改进的蝴蝶优化算法

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
针对蝴蝶优化算法存在的求解精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出混合策略改进的蝴蝶优化算法.首先,利用Circle映射初始化蝴蝶个体的位置,增加初始个体的多样性;其次,在局部搜索阶段利用动态切换概率控制改进正弦余弦算法与蝴蝶优化算法的转换,充分利用少量的蝴蝶个体,增强算法的局部开发能力;然后,在全局和局部位置更新处引入自适应余切权重系数,控制蝴蝶个体下一代的移动方向和距离,提高算法的收敛速度和精度;最后,引入逐维变异策略,对全局最优位置变异,引导种群向最优位置进化,避免陷入局部最优.对八个基准函数进行仿真实验,结果表明,改进算法的收敛性能更佳,与其他改进算法相比具有一定的竞争力.
Mixed strategy to improve butterfly optimization algorithm

宁杰琼、何庆

展开 >

贵州大学 大数据与信息工程学院,贵阳550025

贵州大学 贵州省公共大数据重点实验室,贵阳550025

蝴蝶优化算法 正弦余弦算法 自适应权重系数 逐维变异策略

贵州省科技计划项目重大专项项目贵州省科技计划项目重大专项项目贵州省公共大数据重点实验室开放课题贵州省教育厅青年科技人才成长项目

黔科合重大专项字[2018]3002黔科合重大专项字[2016]30222017BDKFJJ004黔科合KY字[2016]124

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.06.0171

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(6)
  • 14
  • 4