基于混合策略的蝴蝶优化算法及应用研究

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蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)是一种模拟蝴蝶觅食行为而设计的新型元启发式优化方法。由于蝴蝶优化算法结构直观、简单有效和易于实现已被广泛用于解决各种复杂的优化问题。随着研究的不断深入,研究者发现该算法开发能力较差、易陷入局部最优和后期收敛速度慢等不足。本论文针对蝴蝶优化算法所存在的不足,从算法杂交和多策略混合两个方面对算法进行优化,并将改进后的算法应用于优化问题,进一步完善BOA算法理论和拓广其应用范围。本文的主要工作有如下3个方面:(1)提出一种基于互利共生机制的混合蝴蝶与花授粉元启发式算法(MBFPA)。首先,花授粉算法具有良好的探索能力,将蝴蝶优化算法和花授粉算法有机混合极大地提高了算法的探索能力;其次,共生生物搜索(SOS)在互利共生阶段具有较强的开发能力。通过引入互利共生阶段,有效地提高了算法的开发能力,加快了算法的收敛速度。最后,增加自适应切换概率,提高了算法在探测和开发能力上的平衡性。为了评价算法的有效性,在49个标准测试函数中,将该算法与6个基本元启发式算法和5个混合元启发式算法进行了比较。MBFPA还用于解决四个经典工程优化问题。实验结果比较表明,该方法是可行的,MBFPA具有较强的竞争力和应用前景。(2)将提出的MBFPA算法应用于优化极限学习机,并选取了10个标准UCI数据测试集进行训练,实验结果表明,MBFPA算法与其它元启发式算法相比,优化的极限学习机具有较高分类精确度。(3)提出了一种多群交互式蝴蝶优化算法(MGIBOA)。通过引入多种群用于增加种群的多样性,并增加种群交流;引入莱维飞行轨迹和高斯随机游走交替进行策略,极大地提高算法的收敛速度和局部开发能力。将MGIBOA用于13个经典基准函数测试,并与其他6种著名启发式算法比较,且用于解决IIR模式识别问题。仿真实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度、较高的精度和稳定性。
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