布谷鸟搜索算法研究及其应用进展

• 作 者: 吴一全 周建伟
• 机 构: 南京航空航天大学电子信息工程学院,北京市测绘设计研究院城市空间信息工程北京市重点实验室,北大方正集团有限公司数字出版技术国家重点实验室
• 出 处: 智能系统学报
• 发表日期: 2020年3期
• 关键词: 群体智能 布谷鸟搜索算法 启发式算法 寄巢产卵 莱维飞行 自适应步长 混沌 种群多样性 swarm intelligencecuckoo search algo
• 基金项目: 国家自然科学基金项目(61573183),城市空间信息工程北京市重点实验室开放基金项目(2014203),北大方正集团有限公司数字出版技术国家重点实验室开放课题项目.

为进一步加强布谷鸟算法的搜寻能力并提升收敛速度,加快对算法的研究与应用进程,综述了布谷鸟算法的原理、研究概况和其他同类群体智能优化算法的比较及发展趋势。首先给出了算法的基本模型和实现步骤;然后重点阐述了基于发现概率和步长控制量、基于自适应步长、基于混沌理论、与其他算法混合、基于种群特征和种群变异、结合优化策略及基于种群多样性等方面的改进方法,总结了算法的主要应用领域及其进展;随后将其与遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法及人工蜂群优化算法的优点、缺点及适用性诸方面进行了对比;最后指出了布谷鸟搜索算法尚存