文献类型：期刊文章

作　　者：王李进[1,2] 尹义龙[2] 钟一文[1]

机构地区：[1]福建农林大学计算机与信息学院,福建福州350002 [2]山东大学计算机科学与技术学院,山东济南250101

出　　处：《软件学报》

基　　金：新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0315);NSFC-广东联合基金重点支持项目(U1201258);福建省自然科学基金(2011J05044;2013J01216);山东省自然科学杰出青年基金(2013JQE27038)

年　　份：2013

卷　　号：24

期　　号：11

起止页码：2687-2698

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20140117166617)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：布谷鸟搜索(cuckoo search,简称CS)算法是一种新兴的仿生智能算法,对解采用整体更新评价策略.在求解多维函数优化问题时,由于各维之间相互干扰,采用整体更新评价策略将恶化算法的收敛速度和解的质量.为了弥补此缺陷,提出了基于逐维改进的布谷鸟搜索算法.在改进算法的迭代过程中,针对解采用逐维更新评价策略.该策略将各维的更新值与其他维的值组合成新的解,并采用贪婪方式接受能够改善解质量的更新值.实验结果说明,改进策略能够有效地提高CS算法的收敛速度并改善解的质量.与相关的改进布谷鸟搜索算法以及其他演化算法的比较结果表明,改进算法在求解连续函数优化问题上是具有竞争力的.

关 键 词：布谷鸟搜索算法  逐维改进  函数优化 多维函数  干扰现象  

分 类 号：TP183]