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基于信息熵的布谷鸟搜索算法
文献摘要：
针对布谷鸟搜索算法(CS)迭代过程中易陷入局部最优的问题,提出基于信息熵的改进布谷鸟算法,用种群中个体分量的信息熵加权来衡量个体的差异程度,从而赋予各分量不同的权重,降低个体盲目搜索过程,克服了 CS算法搜索阶段易陷入局部最优和早熟收敛的缺陷.通过对8个典型的基准测试函数对算法进行了性能仿真测试,结果表明,改进的布谷鸟算法在收敛速度、寻优精度及鲁棒性等方面均具有一定优势.
文献关键词：
布谷鸟搜索算法;偏好随机策略;信息熵;权重
中图分类号：
作者姓名：
张燕;袁书卷
作者机构：
陕西理工大学教育科学学院,陕西汉中723000
文献出处：
引用格式：
[1]张燕;袁书卷-.基于信息熵的布谷鸟搜索算法)[J].西安文理学院学报（自然科学版）,2022(04):17-22,36
A类：
偏好随机策略
B类：
信息熵,布谷鸟搜索算法,CS,中易,局部最优,改进布谷鸟算法,早熟,基准测试函数,性能仿真,仿真测试,收敛速度,寻优精度
AB值：
0.203289
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