改进的花授粉算法及其在压力容器设计中的高效应用

"本文主要探讨了花授粉算法的改进及其在压力容器设计中的应用，提出了一种带有时变因子的差分进化花授粉算法（TVDFPA），以解决原算法收敛速度慢的问题。通过引入差分进化策略，提高了算法的收敛速度和优化能力，并通过与其它算法的对比验证了其优势。接着，该文利用改进后的算法解决压力容器设计问题，表现出良好的求解性能。" 在优化问题求解领域，花授粉算法（FPA）是一种基于自然现象的智能优化算法，由Yang在2012年提出。它的核心思想模仿了花朵间的授粉过程，利用转换概率参数p来平衡全局搜索和局部搜索，这使得算法在处理多模态优化问题时表现出色。然而，FPA的一个主要缺点是其在复杂问题上的收敛速度较慢，这限制了其在实际应用中的效能。 针对这一问题，研究者们提出了带有时变因子的差分进化花授粉算法（TVDFPA）。TVDFPA在原有FPA的基础上，引入了差分进化策略，动态调整步长因子，从而在迭代过程中增强种群的多样性，加速了算法的收敛过程。差分进化是一种强大的全局优化算法，通过种群个体间的差异进行交叉和变异操作，有助于跳出局部最优，寻找全局最优解。 为了验证TVDFPA的性能提升，研究者将其与原始花授粉算法、混沌和声的花授粉（HFPCHS）以及模拟退火花授粉算法（SFPA）进行了比较。通过标准测试函数的测试，结果显示TVDFPA在收敛速度上优于这些算法，且在收敛精度上也取得了显著提升，证明了改进的有效性。 进一步，TVDFPA被应用于压力容器设计问题。压力容器设计通常涉及复杂的工程约束和多目标优化，传统的优化方法可能无法找到满意的解决方案。利用改进后的花授粉算法，研究者建立了一个带有变参数的双适应值比较法，能够更好地处理这个问题。实验结果表明，TVDFPA在求解压力容器设计问题时展现出优秀的性能，不仅能找到更优的设计方案，而且计算效率高，适合工程实践中的应用。 这篇论文研究了花授粉算法的改进，通过引入差分进化和时变因子，显著提升了算法的收敛速度和优化能力。改进后的算法在解决压力容器设计等实际问题时表现出了强大的求解性能，为工程优化提供了新的工具。未来的研究可以探索将TVDFPA应用到更多领域的潜力，以及进一步优化其性能，以满足更复杂优化问题的需求。