一种多策略的变异果蝇优化算法

摘要

针对基本果蝇优化算法(Fruit fly Optimization Algorithm,FOA)收敛速度慢、寻优精度低的问题,提出一种多策略的变异果蝇优化算法(A Mutant Fruit fly Optimization Algorithm with multi-strategy,MFOA)。首先通过混沌映射对初始种群位置进行初始化,以此来增加种群个体的多样性;然后引入对数递减策略的非线性动态收敛因子,以均衡全局搜索与局部开发能力;最后对果蝇最优个体位置进行柯西变异,利用柯西变异的随机扰动特征避免陷入局部最优。仿真结果表明,提出的改进算法相比与其它算法在寻优过程中能够保持种群多样性,具有更好寻优精度和更快的收敛速度。