CFSBOA: 提升蝴蝶优化算法的收敛与协同性能

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。