引入精英反向学习和柯西变异的混沌蜉蝣算法

为提高蜉蝣算法的收敛速度,提升算法寻优能力,提出一种引入精英反向学习和柯西变异的混沌蜉蝣算法。利用Circle混沌映射序列优化初始种群使种群分布更加均匀,提高种群多样性。在蜉蝣更新阶段,对蜉蝣中的精英个体进行反向学习策略,防止算法陷入局部最优,提高算法收敛速度。为保证种群进化方向和扩大寻优范围,将自适应概率阈值和柯西变异的扰动机制相结合,对劣势蜉蝣个体附近生成更大的扰动。通过8个基准测试函数实验对比和Wilcoxon秩和检验,实验结果表明,混沌蜉蝣算法在收敛速度、求解精度以及稳定性等方面有较大提高。