新授粉方式的花授粉算法

该算法采用惯性权重、两组随机个体差异矢量和Lévy机制构建新的全局搜索策略，提高算法的全局探索能力；利用信息共享机制、FPA/rand/1和FPA/best/2融合的局部搜索策略，增强算法的局部开发能力；运用基于高斯变异的最优个体引导策略，提高算法的搜索速度和精度。

利用非均匀变异机制增加种群的多样性，有效防止算法早熟，提升算法的全局优化性能。

同时，为了增强算法更具灵活性和健壮性等性能，本文对参数p的取值采用一种新的动态调整策略。

通过NMFPA算法对4类经典测试函数的求解，实验结果验证了其具有良好的收敛能力和竞争力。

同时，为了进一步检验NMFPA算法求解实际工程问题时，其优化能力是否同样表现良好，利用NMFPA算法对置换流水车间调度问题进行求解，仿真实验结果显示，NMFPA算法的优化能力与对比算法相比，也具有一定的优势。

有对应文献参考

创新型代码，注释清楚

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