混沌平衡蝴蝶优化器

全局寻优更强

一种在标准蝴蝶优化器中引入十二种连续混沌映射的策略性变体，用于增强全局探索与局部开发的平衡。

Zhang, Mengjian · 文贵华 · 杨佩

Cluster Computing 2024

参数信息

基准函数评估数

32

对比算法数

9

约束工程优化问题数

8

混沌映射数量

12

技术优势

全局探索更强

混沌序列的动态遍历性帮助蝴蝶个体更均匀地覆盖搜索空间，减少陷入局部最优的概率。

参数自适应调优

混沌策略实时调节嗅觉动态参数C1和平衡动态参数C2，无需人工调参即可适应不同优化阶段。

应用面广

该优化器可直接用于求解八类约束工程优化问题和乳腺癌分类任务，表现优于对比算法。

应用场景

• 约束工程优化：直接求解带约束的工程优化问题，免去复杂的约束处理设计。
• 乳腺癌分类：作为特征选择器或分类器优化器，提升乳腺癌分类任务效率与精度。
• 群智能计算：为群智能算法提供混沌增强模板，开发更有效的优化变体。
• 算法组件：作为优化器组件直接嵌入现有仿真或优化流程，改善收敛性能。