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基于协同进化布谷鸟搜索算法



摘要:在布谷鸟搜索算法的基础上,通过引入协同进化策略,提出了一种协同进化布谷鸟搜索算法,该算法对高维函数优化问题采用分而治之的方式把高维问题分解为若干个低维问题,各低维问题协同进化。改进提升了算法的搜索能力,提高了算法的有效性。
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关键词:布谷鸟搜索算法;协同进化策略;维数灾难
中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2017)04-0233-02
Cuckoo Search Algorithm Based on Co-evolution
WANG Qing-xi, ZHU Li-hua
(School puter Science & Information Engineering, Anyang Institute of Technology, Anyang 455000, China)
Abstract: based on cuckoo search algorithm, we propose a collaborative cuckoo search algorithm by introducing the cooperative strategy, the algorithm solves the algorithm of high dimensional optimization pr
oblems using the way that the high dimensional problem is posed into several low dimensional problems, and the low dimensional problems co evolution. The improved algorithm improves the searching ability of the algorithm and improves the algorithm's effectiveness.
Key words: Cuckoo search algorithm; co-evolution strategy; Curse of dimensionality
1 背景
智能算法是一?N模仿自然界生物机理的算法,具有自学习、自组织和自适应性,其有效性被多为学者证明,并且遗传算法和粒子群优化算法已经被应用到在高维优化问题[1-2]。布谷鸟搜索算法从2009年Xin-She Yang开发出来以后,已经成功应用到多个领域[3-5],布谷鸟搜索算法在求解低维优化问题时,通常高效可靠,但是在求解高维优化问题时,其优化效果大幅下降。因此本文引入协同进化策略,提出了优化高维问题的协同进化布谷鸟搜索算法。
2 布谷鸟搜索算法
算法原理
布谷鸟的繁殖是具有侵略性的,它们把鸟蛋下到其他鸟类的鸟窝中,并且通过把其他鸟的鸟蛋移出鸟窝的方式提高自己后代的孵化概率[3]。另一方面,宿主鸟也进化出识别外来鸟蛋的能力,当其识别