為解決布谷鳥搜索算法后期精度不高和收斂速度慢等問題,提出了一種基于分?jǐn)?shù)階微積分的改進(jìn)布谷鳥搜索算法.與整數(shù)階相比,通過在萊維飛行中引入分?jǐn)?shù)階差分,結(jié)合對歷史信息的記憶與利用,能實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的動力學(xué)行為,提高局部搜索能力.采用Benchmark函數(shù)測試表明,超高維函數(shù)優(yōu)化問題分析中,算法具有突出的尋優(yōu)精度和收斂速度. 

【文章來源】：數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識. 2019,49(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖２不同ａ下Ｆ３?Ｐｏｗｅｌｌ函數(shù)的進(jìn)化曲線??

陸偉峰，等：一種改進(jìn)的分?jǐn)?shù)階布谷鳥算法研究??２７１??４０?６０??迭代次數(shù)??１００?＿１６〇??４０?６０??迭代次數(shù)??圖２不同ａ下Ｆ３?Ｐｏｗｅｌｌ函數(shù)的進(jìn)化曲線??圖３不同ａ下Ｆ４?Ａｃｋｌｅｙ函數(shù)的進(jìn)化曲線??５結(jié)論??本文將基本ＣＳ算法從整數(shù)階擴(kuò)展到分?jǐn)?shù)階，提出了基于分?jǐn)?shù)階微積分的布谷鳥搜索改??進(jìn)算法．實(shí)驗(yàn)初步探尋了參數(shù)對算法的影響，改進(jìn)的算法增加了對歷史數(shù)據(jù)的記憶與有效利??用，極大提高了?ＣＳ算法的收斂精度和收斂速度，且在高維優(yōu)化問題中能保持優(yōu)異的性能．??參考文獻(xiàn)??［１］?Ｓｕｎ?Ｇ，?Ｌｉｕ?Ｙ，?Ｌｉ?Ｊ，?ｅｔ?ａｌ．?Ｓｉｄｅｌｏｂｅ?ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ?ｏｆ?ｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅ?ａｎｔｅｎｎａ?ａｒｒａｙ?ｆｏｒ?５ｇ?ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ?ｖｉａ??ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ?ｃｕｃｋｏｏ?ｓｅａｒｃｈ?［Ｊ］．?Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ?Ｌｅｔｔｅｒｓ，?２０１７，?５３（１６）：?１１５８－１１６０．??［２］?Ｌｉａｏ?Ｑ，?Ｚｈｏｕ?Ｓ，?Ｓｈｉ?Ｈ，?ｅｔ?ａｌ．?Ｐａｒａｍｅｔｅｒ?ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｎｏｎｌｉｎｅａｒ?ｓｙｓｔｅｍｓ?ｂｙ?ｄｙｎａｍｉｃ?ｃｕｃｋｏｏ??ｓｅａｒｃｈ?［Ｊ］．?Ｎｅｕｒａｌ?Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，?２０１７，?２９（４）：?１１０３－１１２３．??［３］?Ｓｕｒｅｓｈ?Ｓ，?Ｌａｉ?Ｓ，?Ｒｅｄｄｙ?ＣＳ，?ｅｔ?ａｌ．?Ａ?ｎｏｖｅｌ?ａｄａｐｔｉｖｅ?ｃｕｃｋｏｏ?ｓｅａｒｃｈ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｆｏｒ?ｃｏｎｔｒａｓｔ?ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ??ｏｆ?ｓａｔｅｌｌｉｔｅ?ｉｍａｇｅｓ?［Ｊ］．?Ｉｅｅｅ?Ｊｏｕ

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3021051