針對(duì)布谷鳥優(yōu)化算法收斂速度慢、全局尋優(yōu)精度低的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的基于自適應(yīng)差分?jǐn)_動(dòng)的布谷鳥優(yōu)化算法。該算法在布谷鳥算法框架下加入自適應(yīng)差分?jǐn)_動(dòng)量,使目標(biāo)函數(shù)適應(yīng)度在當(dāng)前解的基礎(chǔ)上進(jìn)一步減少,加速算法收斂。差分?jǐn)_動(dòng)量由擾動(dòng)系數(shù)和適應(yīng)度負(fù)差分向量決定。適應(yīng)度負(fù)差分向量作為擾動(dòng)方向有助于適應(yīng)度降低。擾動(dòng)系數(shù)與算法進(jìn)化階段相適應(yīng),使算法在迭代初期有較快收斂速度,而后期有更高的尋優(yōu)精度。將該算法和標(biāo)準(zhǔn)布谷鳥算法在多個(gè)單峰和多峰標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該算法具有更快的收斂速度和更好的全局搜索能力。

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【文章目錄】：
0 引言
1 布谷鳥搜索算法
2 DCS算法
    2.1 自適應(yīng)差分?jǐn)_動(dòng)
    2.2 DCS算法流程
3 數(shù)值仿真與分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)
    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4 結(jié)語(yǔ)



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