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Hybrid Multi-Strategy Improved Butterfly Optimization Algorithm
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OA
AI
DOI：10.3390/app142411547.png)
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摘要
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为解决蝴蝶优化算法（BOA）中种群多样性差、精度低以及易陷入局部最优的问题，提出了一种多策略改进蝴蝶优化算法（IBOA）。该算法采用SPM映射和反向学习方法初始化种群，增强其多样性；利用Lévy飞行和三角搜索策略分别在全球搜索和局部搜索阶段更新个体位置，扩大算法的搜索范围并防止陷入局部最优；最终引入模拟退火机制，以一定概率接受较差解，丰富优化过程中的解多样性。对比仿真实验结果表明，在十个基准函数上，IBOA相较于粒子群优化算法、BOA以及其他三种改进BOA算法，其收敛速度和搜索精度均有所提升。
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