融合混沌映射和乘除算子的花授粉算法及应用

摘要：

花授粉算法是一种群智能算法,广泛应用于各个领域.本文针对该算法存在收敛精度低、收敛速度慢、稳定性差等不足,提出基于混沌映射和乘除算子的花授粉算法(MDFPA).首先,利用混合混沌映射更好的随机分布能力生成初始种群,减小随机误差给算法带来的影响;其次,反双曲正切函数有良好的性能,将其引入动态转换概率中,替换固定转换概率,提高算法收敛能力,有利于控制全局搜索和局部搜索之间的平衡;最后,在全局搜索阶段引入乘除算子对花粉位置进行放缩,在空间里进行充分搜索,避免算法陷入局部最优.通过对12个测试函数的仿真实验,表明该算法在单峰、多峰和固定维度测试函数上性能都优于花授粉算法(FPA)、粒子群算法(PSO)、布谷鸟算法(CS)和蜂群算法(ABC),寻优性能显著性提高,具有更快的收敛速度和更优的求解精度.将MDFPA算法应用于PID(Proportion Integration Differentiation)控制器参数优化中,结果表明优化后的PID控制器性能更优.

关键词：花授粉算法、收敛速度、混合混沌映射、乘除算子、PID参数优化

所属期刊栏目：14

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划项目2023-JC-YB-064

在线出版日期：2024-01-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：76-84