【摘 要】
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针对传统布谷鸟搜索(CuckooSearch,CS)算法在迭代后期寻优速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种多开端调节布谷鸟搜索(Multi-startAdjustableCuckooSearch,MACS)算法。改进
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51477042)
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针对传统布谷鸟搜索(CuckooSearch,CS)算法在迭代后期寻优速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种多开端调节布谷鸟搜索(Multi-startAdjustableCuckooSearch,MACS)算法。改进算法引入多开端、飞行尺度和发现概率动态调节、反向学习等策略,能够有效消除Lévy-flights策略的固有缺陷,从而平衡全局、局部搜索能力,并利用经典算例验证改进算法的优越性。仿真结果表明,改进算法在求解质量及收敛速度等方面较传统CS算法、PSO算法均有一定程度的提高。
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