【摘 要】
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布谷鸟搜索(Cuckoo Search, CS)算法是YANG Xin-she和DEB Suash于2009年给出的一种新的智能优化算法,该算法具有参数少等优点,但还存在搜索速度不够快,计算精度不够高等问题.
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布谷鸟搜索(Cuckoo Search, CS)算法是YANG Xin-she和DEB Suash于2009年给出的一种新的智能优化算法,该算法具有参数少等优点,但还存在搜索速度不够快,计算精度不够高等问题.本论文对原有布谷鸟搜索算法进行一些改进,并应用于求解函数优化问题。本论文主要取得以下研究成果：1.由于原有CS算法存在计算精度不够高,收敛速度不够等问题,我们在原有布谷鸟算法的基础上利用步长控制向量动态分组策略动态调整步长控制向量给出一种动态分组方案的自适应布谷鸟算法(DGCS).利用四个经典测试函数对DGCS算法和CS算法的性能进行比较,实验结果表明,DGCS算法有效地增加了种群的多样性,DGCS算法相对CS算法收敛速度更快,计算精度更高.2.针对布谷鸟算法的应用范围不够大和多模态优化问题的重要性,我们给出一种求解多模态函数优化的自适应小生境布谷鸟算法.利用四个经典的测试函数比较求解多模态函数优化的自适应小生境布谷乌算法和其他几个经典算法的性能.最后实验证明了本文算法对于求解多模态函数优化问题具有求解速度快,计算量较其他算法小等优点,本文算法在求解多模态函数优化问题中取得了一定的效果.
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