【摘 要】
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针对布谷鸟算法(CS)的不足,提出了混合引力搜索与高斯扰动的精英布谷鸟搜索算法(GGECS)。该算法提出了自适应控制策略,将布谷鸟算法中的步长因子和发现概率进行动态地调整,并
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61463028),甘肃省自然科学基金(No.1610RJZA041)
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针对布谷鸟算法(CS)的不足,提出了混合引力搜索与高斯扰动的精英布谷鸟搜索算法(GGECS)。该算法提出了自适应控制策略,将布谷鸟算法中的步长因子和发现概率进行动态地调整,并使用帕累托法则进行精英分类,分别对属于不同类别的鸟巢进行引力搜索和高斯扰动,从而提高算法的种群多样性,避免算法陷入局部最优解,提高了算法的寻优精度和收敛速度。使用8个标准测试函数进行仿真实验。结果表明,该算法较CS和ICS算法具有更好的全局搜索能力,其测试函数最优解也更为接近最优解的理论值。
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