针对猫群算法(cat swarm optimization,CSO)中极易陷入局部极值和收敛的速度偏慢等问题,提出一种基于动态搜索的自适应猫群算法(adaptive cat swarm algorithm based on dynamic search,ADSCSO).根据Logistic函数特点对分组率和惯性权重实行有范围的动态变化,提高算法收敛的速度;利用适应值的信息让变异率自适应变化,增加算法跳出局部解的几率.使用5个标准测试函数对CSO、仅加入动态搜索的猫群算法(cat swarm algorithm based on dynamic search,DSCSO)和ADSCSO进行比较测试,仿真数据表明,ADSCSO算法在收敛速度以及求解精度方面都具有一定程度的效果.
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