基于反向学习的布谷鸟算法优化搜索仿真

摘要：

针对布谷鸟算法求解复杂的问题时收敛速度过低、全局效果不理想等问题,提出基于反向学习的布谷鸟算法优化搜索方法.对当前布谷鸟群体加入反向学习策略,从全局中找出精英个体,并对个体求反向解,在所得的可行解与反向解中找出最优个体作为下一次迭代的个体.将混沌扰动策略引入鸟巢位置的确定过程,扩大布谷鸟种群的多样性,提高算法整体的收敛精度和搜索能力.最后进行仿真,运用不同方法对四个函数测试的结果中可以看出,所提方法具有更优的搜索能力和收敛速度.

关键词：反向学习;精英个体;混沌扰动策略;收敛速度;寻优能力

所属期刊栏目：38

分类号：TP302.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东教育学会十三五教育科研课题GDES1361

在线出版日期：2022-01-17（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：276-280