混合策略改进的乌鸦搜索算法

葛知著; 张达敏; 张琳娜; 邹诚诚; 赵沛雯

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混合策略改进的乌鸦搜索算法

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为了改善乌鸦搜索算法(crow search algorithm,CSA)收敛速度慢、收敛精度不足的问题,提出一种混合策略改进的乌鸦搜索算法(MSCSA).首先在算法运行前期引入tent序列扰动的自适应权重系数,提高算法收敛速度;其次在算法后期引入混合黄金正弦与飞蛾扑火算子,避免算法后期陷入局部最优值;最后通过改进算法的发现概率AP,增加算法的随机性从而提高算法的收敛精度.通过在九个基准函数上对比测试,确定迭代系数的取值,通过Wilcoxon秩和测试验证算法性能.实验结果证明,所提出的MSCSA的性能更为优秀.

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来源
《计算机应用研究》 |2021年第11期|3334-3339|共6页
作者
葛知著; 张达敏; 张琳娜; 邹诚诚; 赵沛雯;
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作者单位

贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025;

贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025;

贵州大学机械工程学院贵阳550025;

贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025;

贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
函数优化; 乌鸦搜索算法; 迭代系数;

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