一种新颖的花朵授粉优化算法及收敛性分析

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针对现有花朵授粉算法存在易早熟、寻优精度不高、搜索效率低下等问题,研究设计了一种改进的花朵授粉算法。该算法利用逻辑自映射函数对花粉粒进行混沌扰动,使缺乏变异机制的花粉粒集具有较强的自适应能力,有效地防止了算法后期最优解趋同的现象。利用变换算子对搜索空间进行动态收缩,使算法在寻优过程中保持较高的种群多样性,降低算法陷入局部极值的概率,从而提高算法的搜索效率和寻优精度。同时,结合花朵授粉的生物学特征,从机理上描述了改进后算法的具体实现步骤,对算法的收敛性和寻优性能进行了详细的剖析,并采用实数编码的方法分析了算法的收敛性,给出了算法的生物学模型和理论基础。实验结果表明,改进后的算法具有较好的性能。
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