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花朵授粉算法(FPA)尋優(yōu)結(jié)構(gòu)新穎,尋優(yōu)能力良妤,但求解高維優(yōu)化問題易陷入¨維數(shù)災(zāi)難”。為提高FPA求解大規(guī)模優(yōu)化問題的性能,提岀一種改進(jìn)花朵授粉算法(IPA)。采用反向?qū)W習(xí)策略増加種群多樣性,充分搜索解空間,提髙初始種群質(zhì)量;在自花授粉階段,發(fā)揮當(dāng)代最優(yōu)位置的牽引作用,減少算法迭代代價(jià),提高搜索效率,提出避免維間千擾的方法,采用逐維隨機(jī)擾動(dòng)策略對(duì)花粉饣體進(jìn)行更新,整體評(píng)價(jià)后接受更優(yōu)解提高了算法局部迭代質(zhì)量。IPA僅需3~5個(gè)種群個(gè)體即可達(dá)到滿意的優(yōu)化效果,15個(gè)測(cè)試函數(shù)在100、1000和5000維下的仿真結(jié)果表明:IPA的求解精度大幅提高,收斂速度明顯加快,魯棒性強(qiáng),與FPA、PSO和BA的時(shí)比表明,改進(jìn)算法在處理不同類型大規(guī)模優(yōu)化問題上是具有競(jìng)爭(zhēng)力的。
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