一种混合重心重构花授粉改进算法

针对花授粉算法(FPA)搜索速度慢、存在局部收敛等的缺点,提出一种混合重心重构花授粉算法。首先基于重心重构策略对函数的寻优空间进行适度压缩,构造一个逼近全局最优解、范围不断缩小的重心邻域来提高算法搜索速度;同时在算法的中后期引入惰性变异机制,增加算法跳出局部最优的能力。函数测试的仿真实验结果表明,与已知的相关改进算法相比,混合算法的收敛速度和求解精度都有所提高。