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题名多策略改进的蝴蝶优化算法
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作者
张琪
顾腾达
任宇辰
季津琪
陈海涛
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机构
中国人民警察大学研究生院
中科领航(天津)科技有限公司
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出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第7期1312-1320,共9页
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基金
公安部理论与软科学项目(2022LL56)
河北省省级科技计划(20375601D)。
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文摘
针对蝴蝶优化算法存在搜索精度差、全局搜索和局部开发能力不平衡、容易陷入局部最优等问题,为提升蝴蝶优化算法的鲁棒性和寻优能力,提出一种多策略改进的蝴蝶优化算法。该算法选用随机一致性初始化蝴蝶种群,使蝴蝶个体在搜索空间中的各个维度分布更加均匀,对解空间的覆盖率更广;引入动态惯性权重策略,平衡全局搜索与局部搜索;引入精英差分变异策略,提高算法的全局搜索能力。将改进后的算法与7种优化算法在17个基准函数上进行实验对比,结果表明,改进后的算法相比于原始蝴蝶优化算法,具有更好的收敛性和求解精度,且全局寻优能力和鲁棒性得到了提升。
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关键词
蝴蝶优化算法
随机一致性初始化
差分进化算法
基准函数
Wilcoxon秩和检验
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Keywords
butterfly optimization algorithm(BOA)
random consistency initialization
differential evolution(DE)
benchmark function
Wilcoxon rank sum test
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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