【摘 要】
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针对布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于Rosenbrock搜索和柯西变异的混合布谷鸟搜索算法用于求解约束化工优化问题。该算法首先采用佳点集方
【机 构】
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贵州省经济系统仿真重点实验室（贵州财经大学）,玉林师范学院物理科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11162019);贵州省科学技术基金资助项目(黔科合J字[2013]2082号);贵州省高校优秀科技创新人才支持计划项目(黔教合KY字[2013]140)
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针对布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于Rosenbrock搜索和柯西变异的混合布谷鸟搜索算法用于求解约束化工优化问题。该算法首先采用佳点集方法对鸟窝位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;然后利用Rosenbrock搜索算法对当前最优位置进行局部搜索,以提高算法的收敛速度;最后对当前最优解进行柯西变异以避免算法陷入局部最优。两个约束化工优化问题的实验结果表明了该混合算法的有效性。
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