一种基于混沌粒子群改进的果蝇优化算法

针对基本果蝇算法在优化过程中收敛速度慢,无法解决复杂的优化问题,引入混沌搜索和粒子群算法(PSO)来修正基本果蝇算法(FOA)。利用混沌搜索初始化果蝇群位置,提高了初始解的随机性和遍历性,从而提高FOA初始种群的多样性;引入PSO算法以减少最优解更新过程中的盲目搜索;选取5种不同的非线性函数作为测试函数,并将改进后的果蝇算法(IFOA)与其他算法相比较,实验结果表明,IFOA的鲁棒性较强,且收敛速度与收敛精度有了明显的提高。