Blomsterpollinering är en spännande process i naturen. Dess evolutionära egenskaper kan användas för att utforma nya optimeringsalgoritmer. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm, nämligen blompollineringsalgoritm, inspirerad av pollineringsprocessen av blommor. Vi använder först tio testfunktioner för att validera den nya algoritmen och jämföra dess prestanda med genetiska algoritmer och partikelsvärmoptimering. Våra simuleringsresultat visar att blomalgoritmen är effektivare än både GA och PSO. Vi använder också blomalgoritmen för att lösa ett icke-linjärt designriktmärke, som visar att konvergensgraden är nästan exponentiellt.
Flower Pollination Algoritm är en metaheuristisk algoritm först föreslås av Yang REF inspirerad av pollineringsprocessen ses i blommor.
Flower Pollination Algorithm for Global Optimization
{'venue': 'Unconventional Computation and Natural Computation 2012, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 7445, pp. 240-249 (2012)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}