动态适应布谷鸟搜索算法  

Dynamic adaptation cuckoo search algorithm

作　　者：张永韡[1] 汪镭[1] 吴启迪[1] 

机构地区：[1]同济大学电子与信息工程学院,上海201804

出　　处：《控制与决策》2014年第4期617-622,共6页Control and Decision

基　　金：教育部博士点基金项目(20100072110038);国家自然科学基金项目(70871091,61075064,61034004,61005090);教育部新世纪人才计划项目(NECT-10-0633)

摘　　要：介绍一种新的生物启发算法—–布谷鸟搜索(CS)及其相关的L′evy飞行搜索机制.为了进一步提高算法的适应性,将反馈引入算法框架,建立了CS算法参数的闭环控制系统.将Rechenberg的1/5法则作为进化的评价指标,引入学习因子平衡种群的多样性和集中性,提出动态适应布谷鸟算法(DACS).最后,通过数值实验验证了所提出算法的有效性.A novel bio-inspired algorithm, cuckoo search（CS）, is introduced along with the related L6vy fight mechanism. In order to improve the adaptation of this algorithm, a feedback control scheme of algorithm parameters is adopted in CS. By utilizing Rechenberg＇s 1/5 criteria to evaluate evolution process, and introducing the learning factor, the diversification and intensification of population are well balanced. The dynamic adaptation cuckoo search（DACS） algorithm is proposed. Finally, numerical experiment results show the effectiveness of the proposed algorithm.

关 键 词：布谷鸟算法 Kevy飞行 动态适应 反馈控制 

分 类 号：TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术]