融合禁忌搜索的混合果蝇优化算法

基本果蝇优化算法(FOA)种群初始位置分布不均匀,搜索后期常跳入局部最优,导致寻优速度慢、寻优精度低,为此融合禁忌搜索的"禁忌"与"特赦"思想进行搜索更新,提出融合禁忌搜索算法(TS)的果蝇优化算法(TSFOA)。将Kent混沌映射的序列作为果蝇种群初始位置,保证果蝇群体在搜索空间中的均匀性、多样性;利用果蝇优化算法进行前期寻优,定义群体适应度方差判断其局部收敛状态;达到局部收敛状态时,引入禁忌搜索,继续深度寻优,提高寻优精度和寻优速度。设计仿真实验测试5个经典标准函数的寻优性能,实验结果表明,TSFOA在寻优精度、寻优速度上均优于基本FOA算法。