发现概率参数自适应调节的布谷鸟改进算法

• 作者: 贾涵 连晓峰
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 布谷鸟搜索算法 收敛性 动态参数 全局搜索 基准测试
• 年，卷（期）: 2018,（22）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 16-22
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5894字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1808-0057

摘要

布谷鸟搜索算法(CS)是一种受生物启发的新型群智能优化算法.针对CS算法在搜索后期收敛速度慢并且寻优能力弱的问题,提出一种发现概率参数自适应调节的布谷鸟改进算法(APCS).首先利用Pareto最优解计算出状态判别参数Ps,其次通过探索-开发平衡状态计算出平衡参数Peb,最终实现鸟蛋的被发现概率Pa的自适应动态调整.最后通过8个基准函数对两种算法的性能在10维和30维的情况下分别进行了对比与分析,结果表明,APCS算法的收敛速度、寻优能力、稳定性和计算时间都优于CS算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	连晓峰	北京工商大学计算机与信息工程学院	39	300	9.0	16.0
2	贾涵	北京工商大学计算机与信息工程学院	2	4	1.0	2.0