典型文献
基于种群信息的布谷鸟算法
文献摘要：
布谷鸟算法(CS)是一种优秀的元启发式算法,其控制参数少的优点使它可以很容易确定控制参数和结果的关系,在许多实际问题的处理中都发挥了良好的作用.但是单一的Levy飞行策略使每个个体很难凭借自身的随机游动跳出局部极值,长时间陷入局部极小值限制了算法的收敛速度.为此,提出一种基于种群信息的布谷鸟算法(PBCS).整个种群的平均位置信息将作为个体迭代时的参考方向,使个体可以成功地跳出局部极值.将种群最优位置作为生成新个体方向,可以增加整个算法的收敛速度,便于在寻找到最优值所在的区域后迅速收敛.在6种常见的基准函数上与其他两种算法的对比,证明该算法具有更好的全局探索和局部搜索能力.
文献关键词：
元启发式算法;布谷鸟算法;种群信息
中图分类号：
作者姓名：
高淑芝;高越
作者机构：
沈阳化工大学 装备可靠性研究所,辽宁 沈阳110142;沈阳化工大学 信息工程学院,辽宁 沈阳110142
文献出处：
引用格式：
[1]高淑芝;高越-.基于种群信息的布谷鸟算法)[J].沈阳化工大学学报,2022(01):69-73
A类：
PBCS
B类：
种群信息,布谷鸟算法,元启发式算法,控制参数,Levy,飞行策略,个个,借自,游动,跳出局部,局部极值,局部极小值,收敛速度,平均位置,位置信息,代时,参考方向,最优位置,最优值,基准函数,局部搜索,搜索能力
AB值：
0.303783
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