一种改进的分数阶布谷鸟搜索算法研究

发布时间：2021-02-06 20:30

　　为解决布谷鸟搜索算法后期精度不高和收敛速度慢等问题,提出了一种基于分数阶微积分的改进布谷鸟搜索算法.与整数阶相比,通过在莱维飞行中引入分数阶差分,结合对历史信息的记忆与利用,能实现更复杂的动力学行为,提高局部搜索能力.采用Benchmark函数测试表明,超高维函数优化问题分析中,算法具有突出的寻优精度和收敛速度. 

【文章来源】：数学的实践与认识. 2019,49(02)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

图２不同ａ下Ｆ３?Ｐｏｗｅｌｌ函数的进化曲线??

陆伟峰，等：一种改进的分数阶布谷鸟算法研究??２７１??４０?６０??迭代次数??１００?＿１６〇??４０?６０??迭代次数??图２不同ａ下Ｆ３?Ｐｏｗｅｌｌ函数的进化曲线??图３不同ａ下Ｆ４?Ａｃｋｌｅｙ函数的进化曲线??５结论??本文将基本ＣＳ算法从整数阶扩展到分数阶，提出了基于分数阶微积分的布谷鸟搜索改??进算法．实验初步探寻了参数对算法的影响，改进的算法增加了对历史数据的记忆与有效利??用，极大提高了?ＣＳ算法的收敛精度和收敛速度，且在高维优化问题中能保持优异的性能．??参考文献??［１］?Ｓｕｎ?Ｇ，?Ｌｉｕ?Ｙ，?Ｌｉ?Ｊ，?ｅｔ?ａｌ．?Ｓｉｄｅｌｏｂｅ?ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ?ｏｆ?ｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅ?ａｎｔｅｎｎａ?ａｒｒａｙ?ｆｏｒ?５ｇ?ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ?ｖｉａ??ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ?ｃｕｃｋｏｏ?ｓｅａｒｃｈ?［Ｊ］．?Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ?Ｌｅｔｔｅｒｓ，?２０１７，?５３（１６）：?１１５８－１１６０．??［２］?Ｌｉａｏ?Ｑ，?Ｚｈｏｕ?Ｓ，?Ｓｈｉ?Ｈ，?ｅｔ?ａｌ．?Ｐａｒａｍｅｔｅｒ?ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｎｏｎｌｉｎｅａｒ?ｓｙｓｔｅｍｓ?ｂｙ?ｄｙｎａｍｉｃ?ｃｕｃｋｏｏ??ｓｅａｒｃｈ?［Ｊ］．?Ｎｅｕｒａｌ?Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，?２０１７，?２９（４）：?１１０３－１１２３．??［３］?Ｓｕｒｅｓｈ?Ｓ，?Ｌａｉ?Ｓ，?Ｒｅｄｄｙ?ＣＳ，?ｅｔ?ａｌ．?Ａ?ｎｏｖｅｌ?ａｄａｐｔｉｖｅ?ｃｕｃｋｏｏ?ｓｅａｒｃｈ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｆｏｒ?ｃｏｎｔｒａｓｔ?ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ??ｏｆ?ｓａｔｅｌｌｉｔｅ?ｉｍａｇｅｓ?［Ｊ］．?Ｉｅｅｅ?Ｊｏｕ

【参考文献】：
期刊论文
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[2]细菌觅食算法求解高维优化问题[J]. 李珺,党建武.  计算机应用研究. 2016(04)
[3]具有动态惯性权重的布谷鸟搜索算法[J]. 周欢,李煜.  智能系统学报. 2015(04)
[4]改进的布谷鸟算法及相应罚函数法的应用[J]. 臧睿,刘延龙.  计算机工程与设计. 2015(07)
[5]求解连续函数优化的自适应布谷鸟搜索算法[J]. 陈亮,卢厚清.  解放军理工大学学报(自然科学版). 2015(03)
[6]基于改进布谷鸟算法的梯级水库优化调度研究[J]. 明波,黄强,王义民,刘登峰,白涛.  水利学报. 2015(03)
[7]基于Powell局部搜索策略的全局优化布谷鸟算法[J]. 马卫,孙正兴,李俊楼.  计算机应用研究. 2015(06)
[8]逐维改进的布谷鸟搜索算法[J]. 王李进,尹义龙,钟一文.  软件学报. 2013(11)
[9]求解置换流水车间调度问题的布谷鸟算法[J]. 刘长平,叶春明.  上海理工大学学报. 2013(01)
[10]分数阶控制研究综述[J]. 朱呈祥,邹云.  控制与决策. 2009(02)



本文编号：3021051