基于动态双种群的黏菌和花粉混合算法

摘要

针对单一启发式算法易受自身原理导致的全局和局部搜索不平衡的问题,提出了一种基于动态双种群的黏菌和花粉混合算法HASMFP。首先,通过种群个体和当前最优个体之间的距离,将种群动态划分为黏菌子种群和花粉子种群分别进行搜索,以更有效地平衡算法的探索能力和开发能力;其次,对全局搜索融入相似度与适应度的综合排序感知机制来提高黏菌子种群的多样性,以帮助黏菌算法跳出局部最优;最后,在标准花粉算法的全局搜索中加入动态权重和恒定收缩系数,并对局部搜索设计了精英引导项来提高算法的收敛速度和搜索精度。选用CEC2017测试集中的12个函数作为实验测试集,将HASMFP与ISMA、DTSMA、HLFPA、SCFPA和tMFPA五种改进算法进行性能测试对比。还对HASMFP的各个改进策略进行消融实验,实验表明在综合改进策略的共同作用下,HASMFP的优化性能排名第一。基于实验结果的Friedman检验表明,HASMFP能够获取最优的性能。