基于局部邻域模型的自适应CS算法

摘要：

CS算法完全依赖于随机步长,无法保证其快速收敛性.本文首先将Lévy飞行步长设置为随算法收敛而减小的变量以增强算法后期的局部搜索能力;其次引入局部邻域模型以更好地利用当前种群中优秀个体的信息,加快算法收敛速度;最后为避免算法陷入局部最优,在每次迭代结束时对当前种群进行自适应性变异操作.仿真结果表明,改进后的算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.

关键词：CS、自适应步长、局部邻域模型、自适应性变异

所属期刊栏目：10

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：245-248,253