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Enhanced Butterfly Optimization Algorithm for Large-Scale Optimization Problems

Journal of Bionic Engineering 2022年第2期19卷 554-570页

作者： Yu Li Xiaomei Yu Jingsen Liu Institute of Management Science and Engineering and School of BusinessHenan UniversityKaifeng 475004China School of Business Henan UniversityKaifeng 475004China Institute of Intelligent Network Systems and Software SchoolHenan UniversityKaifeng 475004China

To solve large-scale optimization problems,Fragrance coefficient and variant particle swarm local search Butterfly Optimization Algorithm(FPSBOA)is *** the position update stage of Butterfly Optimization Algorithm(BOA),the fragrance coefficient is designed to balance the exploration and exploitation of *** variant particle swarm local search strategy is proposed to improve the local search ability of the current optimal butterfly and prevent the algorithm from falling into local optimality.192000-dimensional functions and 201000-dimensional CEC 2010 large-scale functions are used to verify FPSBOA for complex large-scale optimization *** experimental results are statistically analyzed by Friedman test and Wilcoxon rank-sum *** attained results demonstrated that FPSBOA can better solve more challenging scientific and industrial real-world problems with thousands of ***,four mechanical engineering problems and one ten-dimensional process synthesis and design problem are applied to FPSBOA,which shows FPSBOA has the feasibility and effectiveness in real-world application problems.

关键词： Butterfy optimization algorithm Fragrance coefcient variant particle swarm local search Large-scale optimization problems Real-world application problems

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