基于群體優(yōu)化策略的布谷鳥搜索算法改進(jìn)與應(yīng)用研究.pdf

1、布谷鳥搜索算法是由英國劍橋大學(xué)學(xué)者Xin-She Yang和Deb Suash于2009年受布谷鳥寄生繁殖行為的啟發(fā)模擬提出的一種新興啟發(fā)式優(yōu)化算法。與許多啟發(fā)式優(yōu)化算法相比，布谷鳥搜索算法具有簡(jiǎn)單易行、參數(shù)少、便于理解和實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，因此越來越受到國內(nèi)外學(xué)者的極大關(guān)注，逐漸成為計(jì)算智能研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)方向之一。近年來，布谷鳥搜索算法已被成功應(yīng)用于求解各種復(fù)雜的組合優(yōu)化問題。但隨著研究的不斷深入，人們發(fā)現(xiàn)該算法仍然存在一些不足，如易陷入局部

2、最優(yōu)、尋優(yōu)精度不高等缺點(diǎn)。
　　本論文針對(duì)布谷鳥搜索算法所存在的不足，從算法的模型結(jié)構(gòu)和演化策略等方面對(duì)其進(jìn)行了一些改進(jìn)，提出一些改進(jìn)版本的布谷鳥搜索算法，目的在于提高布谷鳥搜索算法的尋優(yōu)性能，完善布谷鳥搜索算法的理論基礎(chǔ)。
　　本論文主要的成果有:
　　(1)將主從模型結(jié)構(gòu)的思想引入布谷鳥搜索算法中，提出了一種基于主從結(jié)構(gòu)的布谷鳥搜索算法。通過借鑒“雇主/工人”的主從結(jié)構(gòu)模式，從結(jié)構(gòu)上改進(jìn)布谷鳥搜索算法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3、表明改進(jìn)后的布谷鳥搜索算法的精度和收斂速度均得到明顯提高。
　　(2)針對(duì)布谷鳥搜索算法易陷入早熟收斂和尋優(yōu)精度不高等缺點(diǎn)，提出了一種基于精英反向策略的布谷鳥搜索算法。該算法采用精英反向策略，增強(qiáng)了種群的多樣性，提高了算法的全局探索能力，避免過早地陷入局部最優(yōu)，克服了尋優(yōu)精度不高的缺點(diǎn)。
　　(3)針對(duì)布谷鳥搜索算法后期種群多樣性差、局部搜索能力較弱、收斂速度慢等不足，提出了一種基于混沌和單純形法的布谷鳥搜索算法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)