CFSBOA: 提升蝴蝶优化算法的收敛与协同性能
版权申诉
119 浏览量
更新于2024-06-28
收藏 295KB DOCX 举报
混沌反馈共享和群体协同效应的蝴蝶优化算法(CFSBOA)是在传统蝴蝶优化算法(BOA)基础上的一种创新,旨在解决现实世界复杂优化问题中的不足。BOA是一种基于群智能的全局优化算法,灵感来源于蝴蝶的社会行为,如通过散发的香味形成信息网络。它以其简单原理、少量参数和高效计算而被广泛应用于诸如能源系统设计、无线传感器网络优化、神经网络训练和环境管理等多个领域。
然而,原始的BOA存在收敛速度较慢和寻优精度不高的局限性。为改进这些问题,研究者们采取了多种策略,例如引入变异策略增强全局搜索,混沌理论与正余弦算法相结合提升寻优能力,以及通过交叉熵和协同进化寻找全局与局部搜索的平衡。另外,还采用限阈值方法避免陷入局部最优,并结合其他搜索策略来改善种群的多样性与性能。
CFSBOA的核心创新在于引入混沌反馈共享和群体协同效应。首先,通过二维Hénon映射扩展搜索空间,增加了种群个体搜索的多样性,使得种群在更广泛的区域探索可能的解。其次,正反馈或负反馈网络机制促进了信息的有效流动,有助于蝴蝶优化算法更快地逃离局部最优区域。最后,群体协同效应使得算法能够更好地协调种群的方向,同时在全局与局部搜索之间找到一个更稳定的平衡点。
这种改进不仅提高了算法的寻优精度,而且通过混沌反馈共享和群体协同,提升了算法的收敛速度和稳定性,使其在解决实际工程问题时展现出更强的适应性和优化效果。因此,CFSBOA有望在各种优化问题中发挥重要作用,尤其是在需要解决多维度、高复杂度优化挑战的领域。
2018-10-24 上传
2023-07-01 上传
2023-06-10 上传
2023-02-24 上传
2023-05-30 上传
2023-05-31 上传
2023-09-04 上传
2023-05-31 上传
2023-05-31 上传
2023-05-25 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/3f07197aad004e4fa57ac5a008eb6aaf_weixin_57147647.jpg!1)
罗伯特之技术屋
- 粉丝: 4344
- 资源: 1万+
最新资源
- AirKiss技术详解:无线传递信息与智能家居连接
- Hibernate主键生成策略详解
- 操作系统实验:位示图法管理磁盘空闲空间
- JSON详解:数据交换的主流格式
- Win7安装Ubuntu双系统详细指南
- FPGA内部结构与工作原理探索
- 信用评分模型解析:WOE、IV与ROC
- 使用LVS+Keepalived构建高可用负载均衡集群
- 微信小程序驱动餐饮与服装业创新转型:便捷管理与低成本优势
- 机器学习入门指南:从基础到进阶
- 解决Win7 IIS配置错误500.22与0x80070032
- SQL-DFS:优化HDFS小文件存储的解决方案
- Hadoop、Hbase、Spark环境部署与主机配置详解
- Kisso:加密会话Cookie实现的单点登录SSO
- OpenCV读取与拼接多幅图像教程
- QT实战:轻松生成与解析JSON数据