【优化求解】基于三重动态调整的花授粉算法matlab源码

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 一、花朵授粉算法

花朵授粉算法（ Flower Pollination Algorithm，FPA）是由英国剑桥大学学者Yang于2012年提出的，其基本思想来源于对自然界花朵自花授粉、异花授粉的模拟，是一种新的元启发式群智能随机优化技术 。算法中为了简便计算，假设每个植物仅有一朵花，每朵花只有一个配子，我们可以认为每一个配子都是解空间中的一个候选解。

Yang通过对花朵授粉的研究，抽象出以下四大规则：

1） 生物异花授粉被考虑为算法的全局探测行为，并由传粉者通过Levy飞行的机制实现全局授粉；

2）非生物自花授粉被视作算法的局部开采行为，或称局部授粉；

3）花朵的常性可以被认为是繁衍概率，他与两朵参与授粉花朵的相似性成正比例关系；

4）花朵的全局授粉与局部授粉通过转换概率 p∈[０，１]进行调节。 由于物理上的邻近性和风等因素的影响，在整个授粉活动中，转换概率 p是一个非常重要的参数。 文献[１]中对该参数的试验研究认为，取 p =０.８ 更利于算法寻优。

直接上步骤（以多元函数寻优为例）：

目标函数 ： min g = f(x1,x2,x3,x4...........xd)

设置参量：N（候选解的个数），iter（最大迭代次数），p（转换概率），lamda（Levy飞行参数）

初始化花朵，随机设置一个NXd的矩阵；

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