基于逐维反向学习的动态适应布谷鸟算法

• 作者: 何庆 文熙 黄闽茗
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 布谷鸟搜索算法 反向学习 函数优化 维间干扰 动态适应
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1015-1019
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0725

摘要

为了解决布谷鸟搜索算法寻优精度不高、收敛速度慢、后期搜索活力不足以及处理高维优化问题时存在维间干扰等缺陷,提出了逐维反向学习策略的动态适应布谷鸟算法.首先,对选择更新后的解进行逐维反向学习,减少维间干扰,扩大种群多样性;然后,使用精英保留方式评价该结果,提高算法寻优能力;最后,充分利用当前解的信息进行动态适应的缩放因子控制,引导解快速收敛,提升算法搜索活力.实验结果表明,该算法相比较于标准布谷鸟搜索算法,寻优精度、收敛速度以及后期搜索活力有所提高,与其他改进算法相比也具有一定的竞争优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何庆	贵州大学大数据与信息工程学院	34	203	5.0	13.0
5	文熙	河北工业大学人工智能与数据科学学院	2	0	0.0	0.0
6	黄闽茗	贵州大学大数据与信息工程学院	4	0	0.0	0.0