為了提高基本布谷鳥搜索算法求解多維函數(shù)優(yōu)化問題的性能,提出一種基于局部搜索增強(qiáng)策略的自適應(yīng)反向?qū)W習(xí)布谷鳥算法.在基本CS算法完成Levy Flights全局尋優(yōu)后,采用局部搜索增強(qiáng)策略更新種群空間,增加種群多樣性,避免算法陷入局部最優(yōu);自適應(yīng)發(fā)現(xiàn)概率用于調(diào)節(jié)全局尋優(yōu)和局部求精之間的平衡;反向?qū)W習(xí)擾動(dòng)機(jī)制嵌入布谷鳥算法作為局部開采技術(shù),增加算法找到最優(yōu)解的概率.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法能夠有效地提高CS算法的收斂速度并改善解的質(zhì)量,具有一定的魯棒性. 

【文章來源】：數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2020,50(20)北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3519072