自适应变异的量子花授粉算法北大核心CSCD

花授粉算法是计算智能领域的一个新方法,但该算法也存在收敛精度较低、收敛速度较慢等问题。针对此类问题,提出了一种自适应变异的量子花授粉算法。该算法首先将量子搜索机制引入花授粉算法,利用量子的随机性,提升算法的全局搜索能力;然后给出基于前后两次群体平均位置标准差的群体多样性评判准则,并在此基础之上,对失活个体进行变异操作,改善群体多样性的同时,引导群体向最优解方向搜索;最后在10个标准测试函数上进行实验,结果表明,自适应变异的量子花授粉算法具有较快的收敛速度与良好的收敛精度,优于基本花授粉算法及其他群体智能算法,是解决复杂函数优化问题的有效方法。