布谷鸟算法的收敛性分析及性能比较

摘要：

群体智能算法是一类新兴的优化方法,它通过团队的协作和组织将简单的个体联系起来产生群体智慧,并用于解决实际问题.迄今为止,群体智能算法种类繁多,布谷鸟算法(CS)是典型的群体智能算法之一,它具有实现简单、效率较高等特点.以标准CS算法原理为基础构建Markov链模型,分析其性质,结合全局收敛准则,证明CS算法的全局收敛性.实验在两方面进行仿真:一方面,在解决相同问题的情况下,分析5种算法的复杂度;另一方面,选取18个标准测试函数分别对5种算法进行数据统计,在低维度和高维度下对比了5种算法运行的精确度、收敛速度和稳定性.实验结果表明:布谷鸟算法复杂度较低,与其他算法相比,其精度高,稳定性好.

关键词：群体智能算法、布谷鸟算法(CS)、Markov链、全局收敛性、精确度

所属期刊栏目：14

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61973104,U1604151,61803146国家自然科学基金;the Nat-ural Science Project of Education Department of Henan Province under Grant No.18A510001河南省教育厅自然科学项目;the Science and Technology Project of Henan Province under Grant No.182102210094河南省科技攻关项目;the Young Talents Pro-motion Project in Henan Province under Grant No.2019HYTP005河南省青年人才托举工程项目;the Training Program for Young Key Teachers of Henan Institutions of Higher Education under Grant No.2019GGJS089河南省高等学校青年骨干教师培养计划;the Training Program for Young Key Teachers of Henan University of Technology under Grant No.21420080河南工业大学青年骨干教师培育计划

在线出版日期：2020-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1644-1655