基于高斯扰动的反向蜉蝣优化算法

目的 解决蜉蝣优化算法收敛精度较低且易陷入局部最优解的不足。方法 将高斯扰动和混合反向学习策略与蜉蝣优化算法进行融合,提出一种基于高斯扰动的反向蜉蝣优化算法。该算法在雌雄蜉蝣种群中通过反向学习来扩大搜索空间,增加种群多样性;在迭代过程中对雄性蜉蝣的最优个体进行高斯扰动,防止算法陷入局部最优解。结果与结论将改进蜉蝣优化算法与其他7个对比算法在14个测试函数上进行数值实验,结果表明,改进蜉蝣优化算法具有更好的搜索能力和求解精度。