花朵授粉算法是最近出现的一种新型元启发式群智能算法,已在无线传感网等应用领域取得了较好的成效,但也存在易陷入局部极值且演化后期收敛速度慢等缺陷,使其应用范围受到限制.针对该算法存在的不足,提出一种把复合形法的思想融入到花朵授粉算法中的混合算法.该算法首先计算当前种群的形心,然后依据形心将进化中最差的个体进行反射,把差的个体变成较好的个体,从而引导当前个体不断靠近最优解.通过10个标准测试函数的仿真实验,仿真结果表明,改进算法解的质量及收敛速度比基本的花朵授粉算法、蝙蝠算法及粒子群算法有较大幅度的

受自然界花朵授粉过程的启发,Yang提出了一种新的元启发式群智能算法——花朵授粉算法,该算法融合了现有其他智能算法的优点。首先阐述了花朵授粉的特征,从机理上描述了该算法的实现步骤,同时对该算法的寻优性能进行了剖析。其次,针对花朵授粉算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出一种基于差分进化策略的花朵授粉算法,该算法引入差分进化中的变异、交叉及选择操作,使缺乏变异机制的花朵授粉算法具有变异能力,增加种群的多样性,提高算法的全局寻优能力和避免种群个体陷入局部最优。通过十个标准测试函数进行