文献类型：期刊文章

作　　者：李煜[1] 尚志勇[2] 刘景森[3]

LI Yu;SHANG Zhi-yong;LIU Jing-sen(Institute of Management Science and Engineering,Business School of Henan University,Kaifeng,Henan 475004,China;Business School of Henan University,Kaifeng,Henan 475004,China;Institute of Complex Intelligent Network System,Henan University,Kaifeng,Henan 475004,China)

机构地区：[1]河南大学商学院管理科学与工程研究所,河南开封475004 [2]河南大学商学院,河南开封475004 [3]河南大学复杂智能网络系统研究所,河南开封475004

出　　处：《计算机科学》

基　　金：国家自然科学基金(71601071);教育部人文社科青年基金(15YJC630079);河南省重点研发与推广专项(182102310886);河南省科技攻关重点项目(162102110109)~~

年　　份：2020

卷　　号：47

期　　号：1

起止页码：219-230

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在工程优化中,大多问题是连续优化问题,即函数优化问题。针对布谷鸟算法求解函数优化问题时存在的收敛速度慢、求解精度不高和易陷入局部最优等问题,文中提出非线性惯性权重对数递减和随机调整发现概率的布谷鸟搜索算法(Cuc-koo Search Algorithm with Logarithmic Decline of Nonlinear Inertial Weights and Random Adjustment Discovery Probability,DWCS)。首先,在布谷鸟寻窝的路径和位置更新公式中,设计一种随进化迭代次数非线性递减的惯性权重来改进鸟巢位置的更新方式,以协调布谷鸟算法的探索和开发能力;其次,引入随机调整发现概率代替固定值发现概率,使较大和较小的发现概率随机出现,从而有利于平衡算法的全局探索和局部开发能力,加快算法收敛速度,增加种群多样性;最后,分析对数递减参数和随机调整发现概率,选取对数递减最佳参数组合和随机调整发现概率的最佳取值范围,此时,函数的优化效果最好。与BA,CS,PSO,ICS算法相比,所提算法极大地提高了寻优精度,显著地减少了迭代次数,有效地提高了收敛速度和鲁棒性。在16个测试函数中,DWCS均能收敛到全局最优解,证明了DWCS在求解连续复杂函数优化问题上具有较强的竞争力。

关 键 词：布谷鸟搜索算法  参数选取 对数递减  发现概率  函数优化

分 类 号：TP301.6]