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Multiple Chaotic Cuckoo Search Algorithm

机译：多重混沌布谷鸟搜索算法

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Cuckoo search algorithm (CSA) is a nature-inspired meta-heuristic based on the obligate brood parasitic behavior of cuckoo species, and it has shown promising performance in solving optimization problems. Chaotic mechanisms have been incorporated into CSA to utilize the dynamic properties of chaos, aiming to further improve its search performance. However, in the previously proposed chaotic cuckoo search algorithms (CCSA), only one chaotic map is utilized in a single search iteration which limited the exploitation ability of the search. In this study, we consider to utilize multiple chaotic maps simultaneously to perform the local search within the neighborhood of the global best solution found by CSA. To realize this, three kinds of multiple chaotic cuckoo search algorithms (MCCSA) are proposed by incorporating several chaotic maps into the chaotic local search parallelly, randomly or selectively. The performance of MCCSA is verified based on 48 widely used benchmark optimization functions. Experimental results reveal that MCCSAs generally perform better than CCSAs, and the MCCSA-P which parallelly utilizes chaotic maps performs the best among all 16 compared variants of CSAs.
机译：杜鹃搜索算法（CSA）是一种基于杜鹃物种专性育雏寄生行为的自然启发式元启发式算法，在解决优化问题方面已显示出令人鼓舞的性能。混沌机制已被纳入CSA中，以利用混沌的动态特性，旨在进一步提高其搜索性能。然而，在先前提出的混沌布谷鸟搜索算法（CCSA）中，在单个搜索迭代中仅利用了一个混沌图，这限制了搜索的利用能力。在这项研究中，我们考虑同时利用多个混沌图来在CSA发现的全球最佳解决方案附近执行本地搜索。为了实现这一点，提出了通过将几个混沌映射图并行，随机或有选择地结合到混沌局部搜索中的三种多重杜鹃布谷鸟搜索算法（MCCSA）。基于48种广泛使用的基准优化功能，对MCCSA的性能进行了验证。实验结果表明，MCCSA通常比CCSA更好，而并行使用混沌映射的MCCSA-P在所有16种CSA变体中表现最好。

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