針對布谷鳥算法采用整體評價策略處理多維度自變量相關(guān)優(yōu)化問題時,維度耦合現(xiàn)象會惡化算法的搜索速度和收斂精度,提出均衡單進(jìn)化的布谷鳥算法（ESCES）.該算法給出一種新型的均衡單進(jìn)化函數(shù)評價策略,即每一代進(jìn)化只隨機(jī)更新目標(biāo)函數(shù)的單個維度,并且隨機(jī)更新的維度服從均勻分布,避免多維度之間互相干擾.同時,提出兩種新型隨機(jī)游動步長更新學(xué)習(xí)律,提高了優(yōu)化算法的全局搜索速度和收斂精度.實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果和顯著性統(tǒng)計結(jié)果表明,ESCES算法與5個改進(jìn)CS算法及7個其它最新智能優(yōu)化算法相比,在全局尋優(yōu)性能、搜索速度和收斂精度上均獲得較大的改進(jìn). 

【文章來源】：電子學(xué)報. 2019,47(02)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]逐維改進(jìn)的布谷鳥搜索算法[J]. 王李進(jìn),尹義龍,鐘一文.  軟件學(xué)報. 2013(11)



本文編號：3391075