t-分布扰动策略和变异策略的花授粉算法

摘要

为了解决传统花授粉算法（FPA）收敛速度慢、易陷入局部最优、寻优精度低等缺陷,提出了一种t-分布扰动策略和变异策略的花授粉算法（t MFPA）.首先利用混沌映射初始化花朵个体的位置,然后在全局授粉过程中,利用t-分布扰动的随机个体和莱维飞行共同实现个体位置更新,加快收敛速度的同时提高搜索空间的多样性;在局部授粉过程中,加入具有两个差分向量的变异策略和小概率策略,结合两种策略使算法能够跳出局部最优.实验结果表明,t MFPA相比于FPA和其他启发式智能算法具有更好的寻优精度和收敛速度,相对于其他改进算法具有更好的收敛性能.