【摘 要】
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为解决布谷鸟搜索算法后期精度不高和收敛速度慢等问题,提出了一种基于分数阶微积分的改进布谷鸟搜索算法.与整数阶相比,通过在莱维飞行中引入分数阶差分,结合对历史信息的记
【机 构】
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苏州工业园区服务外包职业学院; 苏州大学商学院;
【基金项目】
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江苏高校哲学社会科学研究基金项目(2018SJA1926);江苏教育科学“十三五”规划重点项目(Bb/2016/03/36);江苏高等院校专业带头人高端研修项目(2016GRFX040);江苏高校“青蓝工程”项目(苏教师(2017)15号)
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为解决布谷鸟搜索算法后期精度不高和收敛速度慢等问题,提出了一种基于分数阶微积分的改进布谷鸟搜索算法.与整数阶相比,通过在莱维飞行中引入分数阶差分,结合对历史信息的记忆与利用,能实现更复杂的动力学行为,提高局部搜索能力.采用Benchmark函数测试表明,超高维函数优化问题分析中,算法具有突出的寻优精度和收敛速度.
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