本文在异花授粉过程中引入自适应步长,使得算法在初期以较大的步长提高搜索能力,后期以较小的步长提高寻优精度。在自花授粉过程引入柯西变异进行随机扰动,增加种群的多样性,由此提出了一种基于柯西分布的自适应花授粉算法(CFPA),并通过6个标准测试函数进行测试比较。仿真结果表明,改进算法在寻优速度、精度和鲁棒性方面均存在优势。最后,将改进算法用于求解非线性方程组,算例结果证明了其优越性。
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