【摘 要】
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由于布谷鸟搜索算法中的布谷鸟具有相同的搜索策略,而类似的搜索方法使得布谷鸟容易陷入局部极值,因此本文提出了一种结合粒子群算法思想和优化莱维机制的新算法——学习策略布谷鸟搜索算法。该算法将权重参数引入莱维机制中,以增大算法在后期搜索到优质解的概率。本文选取了文献中的7个基准函数用于测试学习策略布谷鸟搜索算法的性能,将其与文献中的3个经典的算法进行实验对比。实验结果表明:本文提出的学习策略布谷鸟搜索算法在收敛速度和收敛精度上有很好的效果。
【基金项目】
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贵州省教育厅工程研究中心项目(No.黔教合KY字[2016]018,No.黔教合KY字[2012]024),贵州省大学生创新创业训练计划项目(NoS202010664012,No.S202010664008)资助。
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由于布谷鸟搜索算法中的布谷鸟具有相同的搜索策略,而类似的搜索方法使得布谷鸟容易陷入局部极值,因此本文提出了一种结合粒子群算法思想和优化莱维机制的新算法——学习策略布谷鸟搜索算法。该算法将权重参数引入莱维机制中,以增大算法在后期搜索到优质解的概率。本文选取了文献中的7个基准函数用于测试学习策略布谷鸟搜索算法的性能,将其与文献中的3个经典的算法进行实验对比。实验结果表明:本文提出的学习策略布谷鸟搜索算法在收敛速度和收敛精度上有很好的效果。
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