柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法

被引：52
|
作者：
高文欣
刘升
肖子雅
于建芳
机构：
[1] 不详
[2] 上海工程技术大学管理学院
[3] 不详
来源：
计算机工程与应用 | 2020年 / 15期
基金：
上海市自然科学基金;
关键词：
蝴蝶优化算法; 自适应权重; 柯西变异; 动态切换概率; 高维;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要：
针对基本蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)存在的收敛精度较低、容易陷入局部最优解的问题,提出柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法(Cauchy variation and adaptive Weight Butterfly Optimization Algorithm,CWBOA)。通过在全局位置更新处引入柯西分布函数进行变异,在局部位置更新处引入自适应权重因子,改进了蝴蝶算法的局部搜索能力;并且引入动态切换概率p来权衡全局探索与局部开发过程的比重。改进的算法通过对多个单峰、多峰和固定测试维度的函数进行求解,结果表明,CWBOA对大多数测试函数有更好的求解精度、速度和稳定性。
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页数：8
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