具有自适应步长的柯西变异乌鸦算法

摘要：

针对乌鸦算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,提出了一种具有自适应步长的柯西变异乌鸦算法(Cauchy mu-tation crow search algorithm with adaptive step size,CMCSA),对标准乌鸦算法中两种情况下的位置更新策略进行了改进.在每次迭代时,利用柯西变异优化gbest来增强全局搜索能力和增大变异范围,以提高种群多样性,避免陷入局部最优;引入判别概率,在引导者发现自己被跟随的情况下优化当前个体的位置更新策略;根据当前位置和引导者之间的位置距离,自适应地调整步长,使算法平稳快速地收敛到全局最优,从而控制搜索速度和精度,有效弥补了标准CSA寻优方式的盲目性和收敛速度慢的缺陷.为评价CMCSA算法的有效性,将其应用于 1 0 个基本测试函数进行寻优实验,并与其他 8 种智能优化算法进行比较.实验结果表明,所提算法的平均收敛性和鲁棒性都优于其他算法,寻优平均值和标准差的平均排名均为第一,总体性能良好.

关键词：乌鸦算法、柯西变异、函数优化、自适应步长

所属期刊栏目：47

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社科基金;广西高水平创新团队及卓越学者-数字东盟云大数据安全与挖掘技术项目

在线出版日期：2020-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：218-225