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基于布谷鸟迭代更新策略的多重优化算法
文献摘要：
针对布谷鸟算法在寻优过程中存在的收敛速度慢和局部探索能力弱的缺点,基于布谷鸟迭代更新策略提出了一种新型的多重优化算法.通过引入Skew tent映射初始化种群,增强种群的多样性.受粒子群算法启发,引入社会学习和自我学习来提高种群的信息交流能力,并采用对数自适应参数平衡来提高全局搜索能力和局部开发能力.借鉴灰狼算法的狩猎机制,引导种群中其他个体进行变异,以进一步提高算法收敛速度.采用8个标准测试函数对算法性能进行了仿真实验,实验结果表明,改进算法的总体性能明显优异于对比算法.
文献关键词：
布谷鸟算法;灰狼算法;tent映射;对数自适应
中图分类号：
作者姓名：
丁希成;王红军
作者机构：
国防科技大学 电子对抗学院,合肥 230000
文献出处：
引用格式：
[1]丁希成;王红军-.基于布谷鸟迭代更新策略的多重优化算法)[J].计算机工程与应用,2022(09):67-73
A类：
对数自适应
B类：
迭代更新,更新策略,布谷鸟算法,收敛速度,速度慢,探索能力,Skew,tent,初始化,粒子群算法,社会学习,信息交流,交流能力,自适应参数,全局搜索,搜索能力,局部开发,灰狼算法,狩猎,标准测试函数,算法性能,改进算法,总体性能,异于,对比算法
AB值：
0.35158
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