采用动态分割种群策略的改进MBO

大红斑蝶优化算法(MBO)是最近提出的一种新的群智能优化算法。然而,该算法仍存在收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺点。为克服MBO算法之不足,提出了一种改进的大红斑蝶优化算法(IMBO)。该算法采用将群体动态随机分割成两个子群体的策略,不同子群体中的大红斑蝶采用不同的搜索方法,以保持种群搜索的多样性。通过10个基准函数的仿真实验并与MBO算法以及标准PSO算法相比较,结果表明IMBO算法的全局搜索能力有了明显的提高,在函数优化中具有更好的收敛速度及稳定性。