先进的群智能算法-花授粉算法（FPA）

资 源 简 介

先进的群智能算法-花授粉算法（FPA）

详 情 说 明

花授粉算法（Flower Pollination Algorithm, FPA）是一种受自然界花朵授粉行为启发的群智能优化算法。该算法模拟了植物在繁殖过程中通过传粉者（如昆虫、鸟类）进行异花授粉和自花授粉的现象，具有优秀的全局搜索能力和收敛特性。

算法核心思想主要分为两个阶段：异花授粉作为全局搜索机制，通过Levy飞行模式模拟传粉者远距离移动的特性，有助于算法跳出局部最优；自花授粉则作为局部搜索机制，在邻近解空间内精细搜索。两种授粉方式通过切换概率参数进行动态平衡。

MATLAB实现该算法时，通常需要定义适应度函数来评估解的优劣，并利用向量化运算提高执行效率。关键参数包括种群规模、切换概率和Levy飞行参数等，这些参数需要根据具体问题进行调整以获得最佳性能。

花授粉算法在连续优化问题中表现出色，特别是对于高维、非线性问题。相比其他群智能算法如粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA），FPA在收敛速度和避免早熟方面具有独特优势。该算法已成功应用于工程优化、神经网络训练和图像处理等多个领域。