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混合引力搜索与高斯扰动的精英布谷鸟算法  
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【英文篇名】 Elite cuckoo algorithm with gravitational search and Gaussian perturbation
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【作者】 王彦博; 殷红; 彭珍瑞; 蒋兆远;
【英文作者】 WANG Yanbo; YIN Hong; PENG Zhenrui; JIANG Zhaoyuan; School of Mechatronics Engineering; Lanzhou Jiaotong University;
【作者单位】 兰州交通大学机电工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2018年 21期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 布谷鸟搜索算法; 自适应; 精英策略; 引力搜索; 高斯扰动;
【英文关键词】 Cuckoo Search(CS)algorithm; self-adaptation; elite strategy; gravitational search; Gaussian perturbation;
【摘要】 针对布谷鸟算法(CS)的不足,提出了混合引力搜索与高斯扰动的精英布谷鸟搜索算法(GGECS)。该算法提出了自适应控制策略,将布谷鸟算法中的步长因子和发现概率进行动态地调整,并使用帕累托法则进行精英分类,分别对属于不同类别的鸟巢进行引力搜索和高斯扰动,从而提高算法的种群多样性,避免算法陷入局部最优解,提高了算法的寻优精度和收敛速度。使用8个标准测试函数进行仿真实验。结果表明,该算法较CS和ICS算法具有更好的全局搜索能力,其测试函数最优解也更为接近最优解的理论值。
【英文摘要】 In order to solve the problem of Cuckoo Search(CS)algorithm, a new Elite Cuckoo Search algorithm with Gravitational search and Gauss perturbation(GGECS)is proposed. In this algorithm, a self-adaptive control strategy is put forward to adjust step size factor and discovery probability dynamically in cuckoo algorithm. Besides, the population is classified by using the Pareto principle. Gravity search and Gaussian perturbation are applied to the bird's nests which belong to different population. By this method...
【基金】 国家自然科学基金(No.61463028); 甘肃省自然科学基金(No.1610RJZA041)
【更新日期】 2018-11-07
【分类号】 TP18
【正文快照】 1引言2009年Yang等人受布谷鸟寻巢产卵的生物行为启发,提出了布谷鸟搜索算法(CS)[1]。CS算法相较其他算法,具有控制参数较少,结构相对简单,算法易实现,全局寻优能力强的优点。研究表明,与典型群智能算法,如粒子群算法(PSO)、差分演化算法(DE)以及人工蜂群算法(ABC)相比,CS算法?

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