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多策略调和的布谷鸟搜索算法
文献摘要：
布谷鸟搜索(CS)算法是一种新型的群智能算法,结构简单且寻优能力较强,但存在勘探与开采不平衡以及易陷入局部极值的问题.提出一种多策略调和的布谷鸟搜索(MSRCS)算法,基于概率规则选择由自适应步长和改进解更新方法组成的调和策略对布谷鸟个体进行更新,其中自适应步长引导布谷鸟在更好的方向上寻优,3种改进的解更新方法分别从自身邻域、当前最优个体和随机位置3个角度对勘探和开采进行调和,从而提升全局搜索和局部搜索在迭代过程中的适应性.在CEC2013测试集的28个基准函数上的实验结果表明,MSRCS算法至少有12个测试函数优于原始CS及其7种改进算法且排名第一,在求解单峰、多峰和组合函数问题时寻优能力更强,同时相比于3种经典群智能优化算法具有更快的收敛速度和更高的解精度.
文献关键词：
群智能算法;布谷鸟搜索算法;自适应步长;解更新方法;全局搜索
中图分类号：
作者姓名：
彭虎;李源汉;邓长寿;吴志健
作者机构：
九江学院计算机与大数据科学学院,江西九江332005;武汉大学计算机学院,武汉430072
文献出处：
引用格式：
[1]彭虎;李源汉;邓长寿;吴志健-.多策略调和的布谷鸟搜索算法)[J].计算机工程,2022(08):85-97
A类：
MSRCS,解更新方法
B类：
多策略,布谷鸟搜索算法,群智能算法,结构简单,寻优能力,勘探,局部极值,自适应步长,邻域,机位,对勘,全局搜索,局部搜索,CEC2013,测试集,基准函数,测试函数,改进算法,排名第,单峰,多峰,组合函数,函数问题,群智能优化算法,收敛速度
AB值：
0.249969
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