نوقشت في جامعة تكريت/ كلية علوم الحاسوب والرياضيات رسالة ماجستير للباحثة (شفاء نعمة ساهي ) الموسومة (استخدام خوارزمية هجينة في العنقدة مع التطبيق)و قد بينت الباحثة في دراستها ان تقنية ذكاء سرب شائعة أخرى للتعامل مع مشكلات التحسين هي خوارزمية تلقيح الزهور (FPA) . لقد نمت في الصدارة نتيجة لبنيتها المباشرة ومهارات التحسين القوية ، وتشترك (FPA) في بعض العيوب مع الخوارزميات الأخرى القائمة على السرب ، بما في ذلك الميل الى الأمثل المحلي ومعدل التحسين البطيء لمشاكل التحسين الشاملة عالية الابعاد . تم تقديم خوارزمية التلقيح المحلية الفعالة للزهور (ELFPA) كنسخة معدلة من FPA ، كحل لهذه المشاكل ، وذلك من خلال استخدام نهج متوازن للاستغلال والاستكشاف ، والتي تسعى (ELFPA) الى تحسين قدرات الاستغلال ودقة الحلول . وذلك من اجل تجنب الأمثل المحلي ، فأنه يستخدم عوامل عشوائية . تعمل هذه الأساليب بشكل افضل معاً ، مما يحسن أداء FPA .ايضاً كذلك تم اقتراح خوارزمية تلقيح الزهور المعدلة (MFBA) . وذلك من خلال استخدام نهج متوازن للاستغلال والاستكشاف ، وتسعى (MFBA)الى تحسين قدرات الاستغلال ودقة الحلول، من اجل تجنب الأمثل المحلي ، فإنه يستخدم الية التجديد الحلزوني من خوارزمية تحسين لهب العثة (MFO) كما تعمل هذه التكتيكات بشكل افضل معاً ، مما يعزز أداء FPA . تم مقارنة دوال الاختبار المعياري ، بما في ذلك تلك الموجودة في مجموعة اختبار CEC 2017 تجريبيا ، وكانت نتائج مقارنة أداء الخوارزميات ELFPA و MFPA مع خوارزميات ذكاء السرب الأخرى والمنهجيات المتطورة إيجابية ومشجعة للغاية .
