计算机应用研究

作者：李大海,凌继源,王振东,

单位：江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000；

关键词：花授粉算法,多种群,动态拓扑,个体迁移,局部搜索策略,

基金：国家自然科学基金资助项目(61563019,615620237)；江西理工大学校级资助项目(205200100013)；；

针对花授粉算法易陷入局部最优、收敛精度不足和过早收敛的问题，提出一种基于动态多种群机制的增强花授粉算法（DMEFPA）。首先，DMEFPA使用一种融合个体适应度值和相对距离的方法挑选中心个体，使选出的个体既保持较高质量又保持在搜索空间的分布广泛，再将剩余个体划分到距离最近的中心个体构成多种群，随后依据概率来考虑是否接受种群状态变化。其次，各子群通过随机顺序动态构成环拓扑进行个体迁移，以增强种群多样性避免陷入局部最优。最后，通过改进局部搜索策略，以完善对解空间的探索。选用CEC2017测试函数集中的12个函数作为性能基准函数，将DMEFPA和其他5个改进算法：SCFPA、HLFPA、WOFPA、AMSSA、SHSSA进行评测，并对改进策略进行了消融实验。基于实验结果的Friedman检验表明，在改进策略的共同作用下，DMEFPA能获取最优的性能，且全局收敛性能较为稳定。

来源：2024年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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