文献类型：期刊文章

作　　者：龙文[1] 陈乐[2]

机构地区：[1]贵州省经济系统仿真重点实验室(贵州财经大学),贵阳550004 [2]玉林师范学院物理科学与技术学院,广西玉林537000

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11162019);贵州省科学技术基金资助项目(黔科合J字[2013]2082号);贵州省高校优秀科技创新人才支持计划项目(黔教合KY字[2013]140)

年　　份：2014

卷　　号：34

期　　号：2

起止页码：523-527

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于Rosenbrock搜索和柯西变异的混合布谷鸟搜索算法用于求解约束化工优化问题。该算法首先采用佳点集方法对鸟窝位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;然后利用Rosenbrock搜索算法对当前最优位置进行局部搜索,以提高算法的收敛速度;最后对当前最优解进行柯西变异以避免算法陷入局部最优。两个约束化工优化问题的实验结果表明了该混合算法的有效性。

关 键 词：化工优化  布谷鸟搜索算法  Rosenbrock局部搜索  佳点集方法  柯西变异

分 类 号：TP301.6]