自适应混沌果蝇优化算法

？本文针对基本果蝇优化算法(foa)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点，融入混沌算法对果蝇优化算法的进化机制进行优化，提出自适应混沌果蝇优化算法(acfoa)。在算法处于收敛状态时，应用混沌算法进行全局寻优，从而跳出局部极值而继续优化。对几种经典测试函数的仿真结果表明，acfoa算法具有更好的全局搜索能力，在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上均比基本foa算法有较大的提高。