基于改进花朵授粉算法的智能系统

摘要：

智能系统试图模拟人类专家来解决复杂的现实问题.问题的领域从工程、工业到医学、教育都各不相同.在大多数情况下,系统需要根据多个输入进行决策;但是搜索空间通常很大,因此很难使用传统的算法进行决策.元启发式算法可以用作寻找最优解的一种工具.因此,改进元启发式技术和现有算法是必要的.介绍了一种改进的花朵授粉算法(FPA).将标准的FPA与克隆选择算法(CSA)结合,应用到23个优化基准函数上;并对其进行测试.将改进算法与五种著名的优化算法(模拟退火、遗传算法、花授粉算法、蝙蝠算法和萤火虫算法)进行比较.实验结果表明,相比标准FPA和其他四种方法,改进花朵授粉算法能够找到更精确的解.

关键词：自然启发算法、克隆选择算法、花朵授粉算法、全局优化

所属期刊栏目：18

分类号：TP301.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61040010;国家语委科研规划项目YB135-50

在线出版日期：2018-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：72-83