花朵授粉算法（FPA）

资 源 简 介

花朵授粉算法（FPA）

详 情 说 明

花朵授粉算法（FPA）是一种受自然界植物授粉行为启发的智能优化算法。该算法模拟了植物两种典型的繁殖策略：自花授粉和异花授粉，将其转化为解决优化问题的计算模型。

在生物界中，异花授粉通过花粉在不同花朵间的传播带来基因多样性，对应算法中的全局搜索能力，帮助跳出局部最优解。自花授粉则代表着局部精细化搜索，对应算法在当前位置附近的深度开发。FPA通过平衡这两种机制，实现了高效的全局优化性能。

该算法的核心在于：当满足特定条件时，系统会在较大范围内随机探索新解（模拟异花授粉）；否则在当前最优解附近进行精细调整（模拟自花授粉）。这种双模式机制使其在解决高维、非线性问题时展现出独特优势，已成功应用于工程优化、神经网络训练等多个领域。

值得注意的是，算法还引入了类似花朵吸引力的概率转换参数，动态调节全局和局部搜索的平衡，这与自然界中植物吸引传粉者的适应性特征相呼应。