混合模拟退火的花朵授粉优化算法

"该文提出了一种将模拟退火(SA)与花朵授粉算法(FPA)相结合的混合优化算法，旨在解决FPA在寻优过程中存在的精度低、收敛速度慢以及易陷入局部最优的问题。通过引入SA的概率突跳机制，算法能够跳出局部最优，增强全局搜索能力。在6个标准测试函数上进行实验，结果显示改进后的算法在4个函数中找到了理论最优值，其收敛精度、速度和鲁棒性均优于FPA、蝙蝠算法(BA)、PSO算法及其改进版。此外，通过对非线性方程组问题的应用，进一步证明了该改进算法的有效性。" 本文的核心在于混合优化算法的设计，它结合了花朵授粉算法和模拟退火的优势。花朵授粉算法是一种自然启发式算法，模仿了自然界中花朵间的授粉过程来寻找问题的最优解。然而，原版FPA在处理复杂优化问题时可能会遇到寻优精度低、收敛速度慢和容易陷入局部最优的局限。为克服这些问题，作者提出将模拟退火算法融入其中。 模拟退火算法源于固体退火过程，它通过引入一个温度参数来控制搜索过程中的接受概率，使得算法在搜索早期能广泛探索解空间，而在后期则能逐渐聚焦于最优解。这种概率突跳机制有助于跳出局部最优，提高全局优化性能。当SA与FPA结合后，算法的全局搜索能力和避免局部陷阱的能力得到了显著提升。 在实验部分，作者使用了6个标准测试函数来评估新算法的性能。这6个函数涵盖了不同类型的优化问题，包括单峰、多峰和高维等。实验结果显示，改进后的算法在4个测试函数上找到了理论最优解，表明其在收敛精度上优于其他对比算法。此外，它的收敛速度也较快，证明了算法的高效性。同时，算法的鲁棒性得到增强，即使在噪声环境下也能稳定运行。 为了进一步验证算法的实际应用价值，作者还将其应用于非线性方程组问题的求解。这一实例表明，混合算法在解决实际问题时同样表现出良好的效果和实用性。 该研究通过融合模拟退火算法，成功提升了花朵授粉算法的寻优性能，不仅提高了精度和速度，还增强了算法的全局搜索能力和抗局部最优的能力。这一改进对于优化问题的解决提供了新的思路，特别是在面对复杂优化问题时，具有较高的实用价值和理论意义。