带认知因子的交叉鸽群算法

鸽群优化算法在求解最优问题时易早熟收敛,陷入局部最优,因此本文提出了带认知因子的交叉鸽群算法.首先,将地图指南针算子和地标算子进行联合交叉运行;然后,在地图和指南针算子中引入了非线性递增的认知因子,并将其视为运动权值的三角函数;最后,在地标算子中,引入呈三角函数递增的压缩因子,增加算法的平滑性.仿真结果表明,改进后的算法收敛精度有很大的提高,能有效地避免早熟收敛,跳出局部极值,具有更好地寻优能力.