文章摘要:蝴蝶优化算法是近年来提出的一种新型自然启发式算法，针对基本蝴蝶优化算法收敛速度慢，求解精度低，稳定性差等问题，提出了一种融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法。通过引入动态调整转换概率策略，利用迭代次数和个体适应度的变化信息动态调整转换概率，有效维持了算法全局探索与局部搜索的平衡；通过引入自适应惯性权重策略和局部变异策略，利用惯性权重值和混沌记忆权重因子进一步提高了算法的多样性，有效避免算法早熟收敛，同时加快了算法的收敛速度和求解精度。利用改进算法对12个基准测试函数进行仿真实验，与基本蝴蝶优化算法、粒子群算法、樽海鞘群算法、灰狼优化算法等其他算法对比表明，改进算法具有收敛速度快，寻优精度高，稳定性强等优异性能。

文章关键词:自然启发式算法,蝴蝶优化算法,自适应惯性权重,变异策略,

论文作者:刘凯 代永强 

作者单位:甘肃农业大学信息科学技术学院 

论文DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0244

论文分类号: TP18

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文章来源：《探索科学》 网址: http://www.tskxzzs.cn/qikandaodu/2021/0910/2264.html