【摘 要】
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布谷鸟搜索算法(CS)是一种简单有效的仿生学优化算法,但在处理高维复杂问题时不能快速收敛得到最优解,针对此问题,本文引入反向学习策略和逐维深度搜索策略改进基本的CS。在
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州大学学报编辑部
【基金项目】
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贵州省科技计划项目重大专项资助(黔科合重大专项字[2016]3022,黔科合重大专项字[2018]3002);贵州省公共大数据重点实验室开放课题资助(2017BDKFJJ004,2017BDKFJJ034);贵州省教育厅青年科技人才成长项目资助(黔科合KY字[2016]124)
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布谷鸟搜索算法(CS)是一种简单有效的仿生学优化算法,但在处理高维复杂问题时不能快速收敛得到最优解,针对此问题,本文引入反向学习策略和逐维深度搜索策略改进基本的CS。在布谷鸟算法的搜索阶段,通过对Levy飞行后的解进行反向学习,从而有效提升最优解的搜索效率;另外,在每一代结束后,对当前的全局最优解进行逐维深度搜索,捕捉潜在最优解,弥补搜索步骤可能出现的问题。实验结果表明,本文对算法提出的改进,提高了算法的全局搜索能力,收敛速度以及收敛精度。
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