期刊专题

10.11896/j.issn.1002-137X.2017.05.042

自适应步长布谷鸟搜索算法

引用
布谷鸟搜索算法(CSA)是一种新颖且简单、高效的生物启发式算法.针对标准算法存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种新的自适应步长布谷鸟搜索算法(ASCSA).通过自适应调整莱维飞行步长使算法在前期拥有较大的寻优空间,提高全局搜索能力;步长随迭代自适应减小,算法的局部开发能力增强.针对偏好随机游动,引入动态惯性权重和记忆策略后,算法能够充分利用历史经验,稳定性得到提高.实验结果表明,改进后的布谷鸟搜索算法的各方面性能较标准算法及相关改进版本都有显著提高.

布谷鸟搜索算法、莱维飞行、自适应步长、动态惯性权重、记忆策略

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TP301.6(计算技术、计算机技术)

江苏省高校自然科学基金资助项目12KJB510007

2017-06-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

235-240

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

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2017,44(5)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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