【摘 要】
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布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法高效简单,但在求解复杂问题时收敛效率较低.为提高CS算法的寻优精度和收敛速度,提出了一种基于精英反向学习的混沌扰动布谷鸟搜索算法(CH-E
【机 构】
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武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉大学计算机学院,武汉工商学院信息工程学院,
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布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法高效简单,但在求解复杂问题时收敛效率较低.为提高CS算法的寻优精度和收敛速度,提出了一种基于精英反向学习的混沌扰动布谷鸟搜索算法(CH-EOBCCS).该算法引入精英个体,通过精英个体反向学习生成精英反向解,从当前解和精英反向解中挑选优异个体作为下一代种群,同时,在迭代中对鸟巢位置采用混沌扰动策略,扩大种群多样性,有效的提高了算法全局搜索能力和搜索精度.通过8个标准测试函数对比实验,结果表明加入混沌扰动的精英反向学习布谷鸟搜索算法具有较强的搜索能力和较高的寻优精度.
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