基于SQP局部搜索的改进花朵授粉算法研究

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花朵授粉优化算法是由剑桥大学的Yang提出的新型群智能优化算法,该算法已成功应用于传感器布局、能源混合动力系统风电并网等方面,均取得良好效果。本文就提高花朵授粉算法的性能展开研究,针对花朵授粉优化算法转换概率p在初始设定后就固定不变,无法灵活转换全局搜索和局部搜索的问题,本文提出了三种线性递减惯性参数的改进花朵授粉算法,改进了花朵授粉算法的转换方式。针对花朵授粉优化算法迭代后期局部深度寻优能力不强,精度不高和早熟收敛等问题,提出了基于序贯二次规划(sequential quadratic programming,SQP)的改进花朵授粉算法。改进算法引入SQP局部搜索,在算法后期,出现迭代缓慢的现象时,对最优个体进行SQP局部搜索,克服了花朵授粉优化算法收敛后期速度慢。为使花朵授粉算法快速跳出局部最优陷阱,对最优个体采取柯西变异操作,提高了算法的全局搜索能力。
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