全局优化的蝴蝶优化算法
Butterfly optimization algorithm for global optimization
上海工程技术大学 管理学院, 上海 201620
摘要
针对基本蝴蝶优化算法中存在的易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题，提出一种全局优化的蝴蝶算法，引入limit阈值来限定蝴蝶优化算法陷入局部最优解的次数，从而改变算法易陷入早熟的问题，结合单纯形策略优化迭代后期位置较差的蝴蝶使种群能够较快地找到全局最优解；将正弦余弦算法作为局部算子融入BOA中，改善迭代后期种群多样性下降的缺陷，加快算法跳出局部最优。在仿真模拟实验中与多个算法进行对比，结果表明改进算法的寻优性能更好。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61075115,61673258)
上海市自然科学基金资助项目(19ZR1421600)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.07.0274
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2966-2970
文章编号: 1001-3695(2020)10-017-2966-05
发布历史
[2020-10-05] 印刷出版
引用本文
高文欣, 刘升, 肖子雅, 等. 全局优化的蝴蝶优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (10): 2966-2970. (Gao Wenxin, Liu Sheng, Xiao Ziya, et al. Butterfly optimization algorithm for global optimization [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (10): 2966-2970. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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