计算机应用研究

作者：王依柔,张达敏,徐航,宋婷婷,樊英,

单位：贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025；

关键词：惯性权重,扰动策略,疯狂因子,蝴蝶优化算法,

基金：贵州省自然科学基金资助项目(黔科合基础[2017]1047号)；；

蝴蝶优化算法作为新提出的自然启发算法，其寻优方式模拟了蝴蝶利用嗅觉来确定花蜜或交配对象位置的行为。针对蝴蝶优化算法求解精度不高和收敛速度慢等问题，提出一种基于自适应扰动的疯狂蝴蝶算法（CIBOA）。首先，在自身认知飞行部分引入自适应惯性权重，平衡算法的局部与全局搜索能力；其次，在全局最优位置引入扰动策略，避免算法陷入局部最优；最后，在花蜜位置引入疯狂因子以增加种群多样性，获取更好的最优解。通过八个基准函数对五种算法搜索性能在10、30和50维的情况下进行对比分析，仿真实验结果表明改进算法的综合表现要优于其他算法。

来源：2020年第11期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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