计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
6期
1631-1635,1640
,共6页
差分进化算法%布谷鸟搜索算法%收敛速度%函数优化
差分進化算法%佈穀鳥搜索算法%收斂速度%函數優化
차분진화산법%포곡조수색산법%수렴속도%함수우화
Differential Evolution Algorithm (DEA)%Cuckoo Search (CS) algorithm%convergence speed%function optimization
针对基本布谷鸟搜索算法局部搜索能力弱、寻优精度低等不足,提出了一种具有差分进化策略的改进布谷鸟搜索算法.该算法是在种群进入下一次迭代之前在其个体上增加两个带权的差来实现个体变异,再对其进行交叉、选择操作得到最优个体,使缺乏变异机制的布谷鸟搜索算法具有变异能力,从而提高布谷鸟搜索算法的多样性,避免种群个体陷入局部最优,增强算法全局寻优能力.对几种经典测试函数和1个典型应用实例进行测试,仿真实验结果表明,新算法具有更好的全局搜索能力,在收敛精度、收敛速度以及寻优成功率等性能上显著优于基本布谷鸟搜索算法.
針對基本佈穀鳥搜索算法跼部搜索能力弱、尋優精度低等不足,提齣瞭一種具有差分進化策略的改進佈穀鳥搜索算法.該算法是在種群進入下一次迭代之前在其箇體上增加兩箇帶權的差來實現箇體變異,再對其進行交扠、選擇操作得到最優箇體,使缺乏變異機製的佈穀鳥搜索算法具有變異能力,從而提高佈穀鳥搜索算法的多樣性,避免種群箇體陷入跼部最優,增彊算法全跼尋優能力.對幾種經典測試函數和1箇典型應用實例進行測試,倣真實驗結果錶明,新算法具有更好的全跼搜索能力,在收斂精度、收斂速度以及尋優成功率等性能上顯著優于基本佈穀鳥搜索算法.
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