求解连续优化问题的多策略动态果蝇优化算法

果蝇优化算法(FOA)是一种新的全局优化算法,其灵感源于果蝇的嗅觉和视觉觅食行为,该算法具有很强的连续优化问题的解决能力.然而,FOA存在算法候选解不能取负值、种群多样性差、局部搜索能力弱等缺点.为了克服上述不足,该文提出了一种基于多策略进化和动态更新种群最优信息的改进果蝇优化算法(MDFOA).算法引入了一种有效的多策略候选解生成方法和一个新的控制参数,较好的平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力.此外,还设计了全局最优信息的实时更新机制,提高了算法的收敛速度,采用29个复杂的基准测试函数来检验该算法的有效性.实验结果表明,该算法的优化性能优于FOA、6种改进的FOA及另外两种智能优化算法.