典型文献
多策略融合的黄金正弦布谷鸟搜索算法
文献摘要：
针对布谷鸟搜索算法(CS)后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出一种多策略融合的黄金正弦布谷鸟搜索算法(GSACS).将拉丁超立方体抽样方法用于初始化种群,增强布谷鸟搜索算法的种群多样性;利用改进的双曲正切概率替代布谷鸟搜索算法的发现概率,有效地保证全局和局部寻优能力的平衡,进一步提高算法寻优能力;引入黄金正弦算法改进随机偏好游走的更新公式,以增强跳出局部最优的能力.将GSACS与布谷鸟搜索算法(CS)、自适应布谷鸟搜索算法(ASCSA)、蝙蝠算法(BAT)、萤火虫算法(FPA)在6个基准测试函数进行仿真实验对比,结果表明多策略融合的黄金正弦布谷鸟搜索算法(GSACS)具有更好的性能.
文献关键词：
拉丁超立方体初始化;双曲正切发现概率;黄金正弦算法;布谷鸟搜索算法
中图分类号：
作者姓名：
刘青;贺兴时;顾佳鑫
作者机构：
西安工程大学理学院,陕西西安 710048
文献出处：
引用格式：
[1]刘青;贺兴时;顾佳鑫-.多策略融合的黄金正弦布谷鸟搜索算法)[J].纺织高校基础科学学报,2022(04):103-110
A类：
GSACS,ASCSA,拉丁超立方体初始化,双曲正切发现概率
B类：
多策略融合,期收,收敛速度,速度慢,局部最优,优等,抽样方法,种群多样性,寻优能力,力的平衡,算法寻优,黄金正弦算法,算法改进,游走,跳出局部,自适应布谷鸟搜索算法,蝙蝠算法,BAT,萤火虫算法,FPA,基准测试函数,实验对比
AB值：
0.149016
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