一种改进的布谷鸟搜索算法  

An Improved Cuckoo Search Algorithm

作　　者：田野[1] 方明[1] 

机构地区：[1]长春理工大学计算机科学技术学院,长春130022

出　　处：《长春理工大学学报（自然科学版）》2017年第1期115-118,共4页Journal of Changchun University of Science and Technology(Natural Science Edition)

基　　金：吉林省科技发展计划;吉林省公共计算平台资助(20130101179JC-11);吉林省自然科学基金(20130101054JC)

摘　　要：布谷鸟搜索算法是近年来提出的一种新的仿生智能算法,算法主要通过模拟布谷鸟的繁殖习性对问题进行最优求解。针对布谷鸟搜索算法中解的发现及放弃策略的随机性问题,将解的适应度情况同时考虑进来,并在此基础上提出一种基于解的优劣度的改进布谷鸟搜索算法。算法充分考虑解的适应度,并将适应度作为评估是否被放弃的一个标准,从而使得适应度较好的解更有可能被保留下来,提高算法的求解质量。实验结果表明新算法在求解质量以及收敛速度方面,都比标准的布谷鸟搜索算法有了一定的提高。Cuckoo search （CS） algorithm is a new nature-inspired intelligent algorithm which simulates the breed behavior of the cuckoo species to solve the global optimization problems. In this paper, an improved cuckoo search （ICS） algorithm based on the fitness of the solution is presented to overcome the randomness on finding and abandoning one solution. In the presented algorithm, the fitness of the solution is considered and as the abandon metric, which makes the better solution be likely to survive, and improve the performance of the algorithm. The experiment results show that ICS is better than CS in not only the solution quality, but also the convergence speed.

关 键 词：人工智能 全局优化 布谷鸟搜索算法 适应度 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]