【摘 要】
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在对标准布谷鸟算法进行相关介绍的基础上,提出了一种基于logistic模型的动态步长控制因子的改进布谷鸟算法(ACS)。该改进算法(ACS)运行时可以对步长控制因子的大小进行自动
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在对标准布谷鸟算法进行相关介绍的基础上,提出了一种基于logistic模型的动态步长控制因子的改进布谷鸟算法(ACS)。该改进算法(ACS)运行时可以对步长控制因子的大小进行自动调节,并且在算法初期时可以使得种群保持多样性,同时对全局最优值的搜索能力有所提高;算法后期时逐渐趋于稳定。对标准布谷鸟算法(CS)进行并行化设计与实现,提高算法运行速度。最后对改进的算法在多目标优化问题方面的应用进行了研究与探索,并用简单的例子进行测试,试验结果表明,所提出的改进算法可以更快的求得最优值。
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