為了提高布谷鳥算法的搜索精度和全局收斂速度,提出一種基于局部搜索策略的混合自適應(yīng)布谷鳥算法。在該改進(jìn)算法中,每個(gè)當(dāng)前解的周圍隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)局部種群,利用正余弦算子的局部尋優(yōu)能力得到局部最優(yōu)解,并用局部最優(yōu)解替換當(dāng)前解,以提高局部搜索精度;同時(shí)采用自適應(yīng)發(fā)現(xiàn)概率和搜索步長(zhǎng)替代布谷鳥算法中的固定發(fā)現(xiàn)概率和搜索步長(zhǎng),以提高算法的全局收斂速度。對(duì)25個(gè)經(jīng)典高維基準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)表明,所提算法在收斂速度和求解精度上優(yōu)于布谷鳥算法,通過將其應(yīng)用于拉壓彈簧、三桿桁架設(shè)計(jì)和0-1背包問題,驗(yàn)證了算法的有效性。

【文章頁(yè)數(shù)】：15 頁(yè)

【部分圖文】：

圖3不同分現(xiàn)接率的收敬諫度比I#

第１１期張濤等：基于局部搜索策略的混合自適應(yīng)布谷鳥算法步驟２根據(jù)式（４）在每個(gè)解的周圍生成Ｎ個(gè)局部解，計(jì)算所有解的適應(yīng)度，并保留適應(yīng)度最高解。步驟３根據(jù)式（６）對(duì)每個(gè)局部種群的個(gè)體迭代更新一次，計(jì)算所有解的適應(yīng)度，將適應(yīng)度最高的解保留至下一代，令局部迭代次數(shù)ｋ＋１。步驟４根據(jù)式（....

圖4不同步長(zhǎng)因千下的levvfliahtCd釋

第１１期張濤等：基于局部搜索策略的混合自適應(yīng)布谷鳥算法步驟２根據(jù)式（４）在每個(gè)解的周圍生成Ｎ個(gè)局部解，計(jì)算所有解的適應(yīng)度，并保留適應(yīng)度最高解。步驟３根據(jù)式（６）對(duì)每個(gè)局部種群的個(gè)體迭代更新一次，計(jì)算所有解的適應(yīng)度，將適應(yīng)度最高的解保留至下一代，令局部迭代次數(shù)ｋ＋１。步驟４根據(jù)式（....

圖SL】叭(毛算法流程圖

第１１期張濤等：基于局部搜索策略的混合自適應(yīng)布谷鳥算法步驟２根據(jù)式（４）在每個(gè)解的周圍生成Ｎ個(gè)局部解，計(jì)算所有解的適應(yīng)度，并保留適應(yīng)度最高解。步驟３根據(jù)式（６）對(duì)每個(gè)局部種群的個(gè)體迭代更新一次，計(jì)算所有解的適應(yīng)度，將適應(yīng)度最高的解保留至下一代，令局部迭代次數(shù)ｋ＋１。步驟４根據(jù)式（....

本文編號(hào)：3976062