摘要：本文介紹了一種基于自適應(yīng)t分布變異的緞藍(lán)園丁鳥優(yōu)化算法，該算法可以增強(qiáng)種群的多樣性，避免算法陷入局部最優(yōu)。該算法的具體步驟包括使用算法的迭代次數(shù)作為t分布的自由度參數(shù)，增加種群的多樣性，提高搜索速度。

1. 緞藍(lán)園丁鳥優(yōu)化算法

緞藍(lán)園丁鳥優(yōu)化算法是一種新型的元啟發(fā)式優(yōu)化算法，其收斂速度慢、尋優(yōu)精度低的問題。針對(duì)這一問題，提出了一種基于自適應(yīng)t分布變異的緞藍(lán)園丁鳥優(yōu)化算法。該算法可以增強(qiáng)種群的多樣性，避免算法陷入局部最優(yōu)。具體來說，算法的迭代次數(shù)作為t分布的自由度參數(shù)，以增加種群的多樣性。

2. 自適應(yīng)t分布變異

t分布又稱學(xué)生分布，含有參數(shù)自由度n，其曲線形態(tài)與自由度n的大小有關(guān)。n的值越小，曲線越平坦，曲線中間越低，曲線雙側(cè)尾部翹得越高。t(n→∞)→ N(0,1),t(n = 1)=c(0,1)，其中N(0,1)為高斯分布，C(0,1)為柯西分布，它們分別是t分布的兩個(gè)邊界特例分布。

3. 建立自適應(yīng)t分布變異的緞藍(lán)園丁鳥優(yōu)化算法

本文提出了一種自適應(yīng)分布變異的緞藍(lán)園丁鳥優(yōu)化算法。該算法使用算法的迭代次數(shù)作為t分布的自由度參數(shù)，以增加種群的多樣性。具體步驟如下：

1. 初始化tSBO算法的參數(shù)，包括變異概率、最大迭代次數(shù)、最大步長(zhǎng)等。

2. 計(jì)算求偶亭個(gè)體的代價(jià)函數(shù)值，確定最佳求偶亭的位置及其對(duì)應(yīng)的最優(yōu)值。

3. 計(jì)算每個(gè)求偶亭個(gè)體的適應(yīng)度值，計(jì)算每個(gè)求偶亭的被選中的概率，計(jì)算每個(gè)求偶亭的被選中的概率，以確定最佳求偶亭的位置及其對(duì)應(yīng)的最優(yōu)值。

4. 計(jì)算每個(gè)求偶亭個(gè)體的適應(yīng)度值，計(jì)算每個(gè)求偶亭個(gè)體的被選中的概率，以確定最佳求偶亭的位置及其對(duì)應(yīng)的最優(yōu)值。

5. 計(jì)算步長(zhǎng)，更新求偶亭的位置，以增加種群的多樣性。

6. 重復(fù)步驟2、3、4，直到算法收斂或達(dá)到最大迭代次數(shù)。

7. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文實(shí)驗(yàn)了基于自適應(yīng)t分布變異的緞藍(lán)園丁鳥優(yōu)化算法，比較了算法在不同迭代次數(shù)下的收斂速度和尋優(yōu)精度，以及在不同種群下的搜索速度和尋優(yōu)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，自適應(yīng)t分布變異的緞藍(lán)園丁鳥優(yōu)化算法可以增強(qiáng)種群的多樣性，避免算法陷入局部最優(yōu)。

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