【摘 要】
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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 mutation crow search algorithm with adaptive step size,CMCSA),
【基金项目】
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国家社科基金(16ZDA092),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
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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 mutation 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
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