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责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于反向学习策略的深度搜索布谷鸟算法
作者姓名:
何庆
黄闽茗
周晓南
作者单位:
1. 贵州大学大数据与信息工程学院;2. 贵州大学学报编辑部
摘 要:
布谷鸟搜索算法(CS)是一种简单有效的仿生学优化算法,但在处理高维复杂问题时不能快速收敛得到最优解,针对此问题,本文引入反向学习策略和逐维深度搜索策略改进基本的CS。在布谷鸟算法的搜索阶段,通过对Levy飞行后的解进行反向学习,从而有效提升最优解的搜索效率;另外,在每一代结束后,对当前的全局最优解进行逐维深度搜索,捕捉潜在最优解,弥补搜索步骤可能出现的问题。实验结果表明,本文对算法提出的改进,提高了算法的全局搜索能力,收敛速度以及收敛精度。
关 键 词:
布谷鸟搜索算法
仿生群优化算法
并行算法
反向学习
深度搜索
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