软件学报

作者：肖辉辉，万常选

单位：肖辉辉，江西财经大学 信息管理学院, 江西 南昌 330013;河池学院 大数据与计算机学院, 广西 河池 54630011,万常选，江西财经大学 信息管理学院, 江西 南昌 33001302

关键词：花授粉算法;动态调整策略;余弦函数搜索因子;搜索方程;种群多样性

基金：国家自然科学基金（61972184，61562032）；江西省自然科学基金（20152ACB20003）；河池学院高层次人才科研启动项目（2019GCC012）

花授粉算法是近年来提出的一种新型的、简单高效的优化算法，已在各个领域得到广泛应用，但其搜索策略存在的不足，制约着其应用范围.为此，提出一种改进的基于多策略的花授粉算法.首先，新全局搜索策略通过利用两组随机个体差异矢量和莱维飞行机制来增加种群多样性并扩大搜索范围，使算法更易跳出局部最优，提升其开采能力；其次，在局部搜索部分引入精英变异策略，并与随机个体变异机制组合成一种新的局部授粉策略，利用精英个体对其他个体的演化方向进行引导，提高算法的搜索速度；通过随机个体变异策略来保持种群的多样性，增强算法的持续优化能力；同时，通过一种线性递减概率规则调节这两种变异策略，使其取长补短，以提高算法的优化能力；最后，对进化中没有得到改善的解，利用余弦函数搜索因子策略产生一个新解加以替换，从而提高算法解的质量.通过5类经典测试函数的仿真实验和采用统计学上的分析，证明了该算法的稳定性和有效性；与现有经典的和知名的改进算法进行了对比，实验结果表明，所提出的改进算法是一种富有竞争力的新算法.同时，利用改进算法对军事领域中的无人作战飞行器航线规划问题进行求解，测试结果表明，改进算法在解决实际工程问题时，同样具有一定的优势.

来源：2021年第10期

《软件学报》期刊编辑部

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