基于粒子群算法的布谷鸟搜索算法

• 作者: 李娜 贺兴时
• 来源期刊: 纺织高校基础科学学报
• 关键词: 布谷鸟搜索 Levy飞行 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 374-379,384
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

为进一步提高布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search ）的收敛速度和计算精度，将PSO算法用于CS算法的位置更新过程，提出了基于PSO算法的布谷鸟搜索算法（CSPSO ）。最后，通过6个典型测试函数进行仿真实验。结果表明，CSPSO 算法比CS算法和自适应步长布谷鸟搜索算法（ASCS）具有更快的收敛速度，更高的收敛精度和稳定性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺兴时	西安工程大学理学院	136	975	16.0	25.0
2	李娜	西安工程大学理学院	32	173	5.0	13.0