【摘 要】
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由剑桥大学Xin-she Yang和S.Deb于2009年提出的布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,简称CSA),不但具有高效的寻优能力,而且有易搜索、参数少、路径优、多目标问题求解能
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由剑桥大学Xin-she Yang和S.Deb于2009年提出的布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,简称CSA),不但具有高效的寻优能力,而且有易搜索、参数少、路径优、多目标问题求解能力强等优点.CSA中步长与发现概率ap的选取直接影响算法的收敛速度与解的质量,为了使CSA得到更快的收敛速度和更精确的解,本文主要对CSA的步长与发现概率ap的选取进行了研究,内容如下:第一,我们提出了一种改进的自适应步长布谷鸟搜索算法(简称RDCSA).首先,在原始自适应步长布谷鸟搜索算法中,当上一代鸟窝位置为最优位置时算法的步长不在更新,导致算法的收敛速度下降,本文对其进行修正让步长可以继续更新,使得算法能够更快的收敛到最优解;其次,对布谷鸟搜索算法中缩放因子的搜索范围以进行改进,得到新的算法.经过八个测试函数的仿真实验可以看出RDCSA具有更好的收敛速度与精度.第二,我们使用模糊控制系统来动态的调节布谷鸟搜索算法的发现概率ap,提出了一种模糊布谷鸟搜索算法(Fuzzy Cuckoo Search Algorithm,简称FCSA),对其进行了仿真实验,并与CSA进行比较,结果表明FCSA能够有效的克服早熟收敛,具有更高的寻优精度与收敛速度.最后,将FCSA运用于弹簧优化问题中,与CSA、RDCSA进行了对比,结果表明FCSA具有更高的实用价值.
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