文献类型：期刊文章

作　　者：肖辉辉[1,2] 万常选[1] 段艳明[2]

机构地区：[1]江西财经大学信息管理学院,南昌330013 [2]河池学院计算机与信息工程学院,广西宜州546300

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61173146);广西自然科学基金资助项目(2013GXNSFBA019022);广西高校科学技术研究资助项目(KY2015LX332;KY2015LX334);江西省研究生创新基金资助项目(YC2015-B054);河池学院计算机网络与软件新技术重点实验室资助项目(院科研(2013)3号);校级资助项目(XJ2015QN003)

年　　份：2016

卷　　号：33

期　　号：1

起止页码：126-131

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：受自然界花朵授粉过程的启发,Yang提出了一种新的元启发式群智能算法——花朵授粉算法,该算法融合了现有其他智能算法的优点。首先阐述了花朵授粉的特征,从机理上描述了该算法的实现步骤,同时对该算法的寻优性能进行了剖析。其次,针对花朵授粉算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出一种基于差分进化策略的花朵授粉算法,该算法引入差分进化中的变异、交叉及选择操作,使缺乏变异机制的花朵授粉算法具有变异能力,增加种群的多样性,提高算法的全局寻优能力和避免种群个体陷入局部最优。通过十个标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进算法的寻优能力明显优于基本的花朵授粉算法、蝙蝠算法、粒子群算法及改进的粒子群算法。

关 键 词：花朵授粉算法  寻优性能  差分进化 适应度值  

分 类 号：TP301.6]