针对花授粉算法收敛速度较慢、容易陷入局部最优解等问题,提出结合牵引变异和改进型透镜成像的增强花授粉算法LMFPA(lens learning and traction mutation based enhanced flower pollination algorithm)。LMFPA算法利用改进型透镜成像...针对花授粉算法收敛速度较慢、容易陷入局部最优解等问题,提出结合牵引变异和改进型透镜成像的增强花授粉算法LMFPA(lens learning and traction mutation based enhanced flower pollination algorithm)。LMFPA算法利用改进型透镜成像机制优化算法的种群分布。通过增加观测因子的牵引变异机制增加算法收敛速度和跳出局部最优的能力。以CEC2013中的12个测试函数作为性能评测函数集,将LMFPA与FPA(follower pollination algorithm)、TMFPA(T-distribution mutation-based flower pollination algorithm)、t-GSSA(improved sparrow search algorithm based on adaptive t-distribution and golden sine and its application)和PCSPSO(particle compaction and scheduling based particle swarm optimization)4个改进型FPA算法进行评测。实验结果表明LMFPA算法无论是收敛速度还是收敛精度上都占优。将LMFPA应用于在无人机三维路径规划问题,实验结果表明LMFPA也能取得更优的三维路径规划结果。展开更多
文摘针对花授粉算法收敛速度较慢、容易陷入局部最优解等问题,提出结合牵引变异和改进型透镜成像的增强花授粉算法LMFPA(lens learning and traction mutation based enhanced flower pollination algorithm)。LMFPA算法利用改进型透镜成像机制优化算法的种群分布。通过增加观测因子的牵引变异机制增加算法收敛速度和跳出局部最优的能力。以CEC2013中的12个测试函数作为性能评测函数集,将LMFPA与FPA(follower pollination algorithm)、TMFPA(T-distribution mutation-based flower pollination algorithm)、t-GSSA(improved sparrow search algorithm based on adaptive t-distribution and golden sine and its application)和PCSPSO(particle compaction and scheduling based particle swarm optimization)4个改进型FPA算法进行评测。实验结果表明LMFPA算法无论是收敛速度还是收敛精度上都占优。将LMFPA应用于在无人机三维路径规划问题,实验结果表明LMFPA也能取得更优的三维路径规划结果。
