基于差分进化策略的花朵授粉算法优化研究

"本文介绍了一种改进的新型元启发式花朵授粉算法，该算法结合了差分进化策略，以解决花朵授粉算法在优化问题中存在的精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。通过对自然花朵授粉过程的模拟，原始的花朵授粉算法在多目标优化中有一定的优势，但其缺陷限制了其应用。因此，作者提出了一种基于差分进化的改进算法，引入了变异、交叉和选择操作，增强了算法的变异性，提高了种群的多样性，从而提升了全局优化能力和避免了早熟收敛。通过对比实验，证明了改进后的算法在寻优性能上优于基础的花朵授粉算法、蝙蝠算法、粒子群算法及其改进版本。" 本文详细探讨了由Yang提出的花朵授粉算法，这是一种受到自然界中花朵授粉过程启发的元启发式算法，旨在整合其他智能算法的优势。文章首先解释了花朵授粉的基本特征和算法实现的原理，接着分析了算法在优化问题中的表现。尽管花朵授粉算法在某些方面展现出优越性，但它也存在明显的局限性，如低精度、慢收敛速度以及易于陷入局部最优解。 针对这些问题，作者提出了一种新颖的解决方案，即结合差分进化策略来改进花朵授粉算法。差分进化算法是一种强大的全局优化方法，以其变异、交叉和选择操作闻名，能够有效地促进种群多样性和防止过早收敛。将这些机制引入花朵授粉算法后，不仅赋予了算法更强的变异能力，还显著提高了种群的多样性，进而增强了算法在全局优化问题上的性能，并减少了陷入局部最优的可能性。 为了验证改进算法的有效性，作者进行了十个标准测试函数的仿真实验，比较了改进算法与基本花朵授粉算法、蝙蝠算法、粒子群算法及其改进版本的性能。实验结果显示，改进的花朵授粉算法在寻优能力上表现出显著的提升，这表明它在解决复杂优化问题时可能更为优越。 关键词：花朵授粉算法、寻优性能、差分进化、适应度值。该研究对优化领域的贡献在于提供了一种有效改进现有智能算法的方法，有助于未来在多领域中的应用，包括但不限于工程设计、系统优化和数据挖掘等。