混合花粉算法求解全局优化问题

摘要

cqvip:元启发式算法可以用作寻找近似最优解的有效工具,因此,对元启发式算法进行改进,提高算法性能是有必要的。本文介绍花粉算法(Flower Pollination Algorithm, FPA)的增强变体,将花粉算法与极值优化算法(Extremal Optimization, EO)混合形成FPA-EO算法。FPA-EO算法综合利用了FPA的全局搜索能力和EO的局部搜索能力,并将其应用于11个基准测试函数来测试新算法。同时将该算法与其他4种著名优化算法(标准花粉算法(FPA)、蝙蝠算法(BAT)、萤火虫算法(FA)、模拟退火算法(SA))进行比较。综合结果表明,本文算法能够找到比其他4种算法更精确的解。