典型文献
采用多模式飞行的乌鸦搜索算法
文献摘要：
针对乌鸦搜索算法(CSA)的不足,提出采用多模式飞行的乌鸦搜索算法(MFCSA).算法基于觅食能力的强弱,将群体分成觅食能力较强和较弱两个组,觅食能力较强者采用尾随跟踪当前群体最优目标策略,在群体信息指引下飞到群体当前最优位置附近开展搜索活动,增强了算法的局部开发能力;觅食能力较弱者采用观察和学习强者的觅食方法、遇到危险迅速飞离两种策略,前者可提升算法的全局探索能力,后者可保持种群的多样性.通过15个基准测试函数和两个工程应用问题的数值实验仿真结果表明,MFCSA在优化精度、收敛速度等方面有更好的表现,增强了规避陷入局部最优的能力,稳定性更好.
文献关键词：
乌鸦搜索算法;多模式飞行;工程约束问题;智能计算
中图分类号：
作者姓名：
冯爱武;王勇;付小朋
作者机构：
广西民族大学人工智能学院,南宁530006;广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室,南宁530006
文献出处：
引用格式：
[1]冯爱武;王勇;付小朋-.采用多模式飞行的乌鸦搜索算法)[J].计算机应用研究,2022(06):1710-1717
A类：
多模式飞行,MFCSA,工程约束问题
B类：
乌鸦搜索算法,觅食,强者,尾随,目标策略,信息指引,飞到,最优位置,局部开发,弱者,飞离,探索能力,基准测试函数,应用问题,数值实验,实验仿真,收敛速度,局部最优,智能计算
AB值：
0.260277
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