【摘 要】
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针对蝴蝶优化算法存在的问题,提出一种融合差分变异策略并根据进化代数自适应调整权重的蝴蝶优化算法.首先,在全局搜索阶段引入非线性惯性权重改善蝴蝶位置更新公式,自适应调节算法在不同进化时期的搜索范围和粒度,提高算法的收敛速度与寻优精度;然后通过加入F分布全局自适应随机变异对全局公式进一步改进,提升算法的全局探索遍历性,防止出现低精度早熟现象;最后在局部搜索阶段融入具有判定系数和扰动因子的双向差分变异策略,在不减损种群多样性的同时使蝴蝶个体的探索更具方向性,有利于算法摆脱局部极值点,加快收敛速度.理论分析证明了
【机 构】
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河南大学智能网络系统研究所,河南大学软件学院,河南大学管理科学与工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.71601071),河南省重点研发与推广专项(No.182102310886),河南大学研究生教育创新与质量提升项目(No.SYL18060145,No.SYL19050104)。
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针对蝴蝶优化算法存在的问题,提出一种融合差分变异策略并根据进化代数自适应调整权重的蝴蝶优化算法.首先,在全局搜索阶段引入非线性惯性权重改善蝴蝶位置更新公式,自适应调节算法在不同进化时期的搜索范围和粒度,提高算法的收敛速度与寻优精度;然后通过加入F分布全局自适应随机变异对全局公式进一步改进,提升算法的全局探索遍历性,防止出现低精度早熟现象;最后在局部搜索阶段融入具有判定系数和扰动因子的双向差分变异策略,在不减损种群多样性的同时使蝴蝶个体的探索更具方向性,有利于算法摆脱局部极值点,加快收敛速度.理论分析证明了
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