基于维度大小调整开关概率的方法：提高花粉传粉算法性能的案例研究。
摘要：花授粉算法与其它生物启发式算法一样，受到自然界的影响。在过去的几十年里，这些算法的数量急剧增加。其中大部分算法试图模拟自然界的生物和物理现象。本研究聚焦于花授粉算法，这是一种受生物启发的算法之一。最初的方法是为了在有限空间中探测和利用花粉的传播，采用具体的全局授粉和局部授粉策略。作为一种“群体智能”元启发式算法，其优势在于找到接近最优解的位置，而不是确定最小值。本研究详细介绍了对原始方法的修改。研究发现，通过改变“切换概率”的具体值，并使用不同维度大小和函数的动态值，可以在原始花授粉方法上取得改进的结果。
作者：Tahsin Aziz, Tashreef Muhammad, Md. Rashedul Karim Chowdhury and Mohammad Shafiul Alam
论文ID：2208.09699
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2022-08-23