为了进一步提高布谷鸟搜索(Cuckoo Search, CS)算法的寻优性能,将种群熵的概念引入到莱维飞行机制中,基于寻优过程中布谷鸟种群的分布情况,来构建出可以实时变化的改进步长控制因子,提出了基于种群熵的变步长布谷鸟搜索(Variable Step-s...为了进一步提高布谷鸟搜索(Cuckoo Search, CS)算法的寻优性能,将种群熵的概念引入到莱维飞行机制中,基于寻优过程中布谷鸟种群的分布情况,来构建出可以实时变化的改进步长控制因子,提出了基于种群熵的变步长布谷鸟搜索(Variable Step-size Cuckoo Search based on Population Entropy, PE-VSCS)算法。利用8个标准测试函数分别对CS算法和PE-VSCS算法进行性能测试,从仿真结果可以得知,面对单峰函数问题或多峰函数问题时,无论函数维度是低是高,PE-VSCS算法的寻优性能均超过CS算法,从而证明了改进步长控制因子的有效性。展开更多
文摘为了进一步提高布谷鸟搜索(Cuckoo Search, CS)算法的寻优性能,将种群熵的概念引入到莱维飞行机制中,基于寻优过程中布谷鸟种群的分布情况,来构建出可以实时变化的改进步长控制因子,提出了基于种群熵的变步长布谷鸟搜索(Variable Step-size Cuckoo Search based on Population Entropy, PE-VSCS)算法。利用8个标准测试函数分别对CS算法和PE-VSCS算法进行性能测试,从仿真结果可以得知,面对单峰函数问题或多峰函数问题时,无论函数维度是低是高,PE-VSCS算法的寻优性能均超过CS算法,从而证明了改进步长控制因子的有效性。
