布谷鸟搜索算法的改进及其应用研究

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3、布谷鸟搜索算法的改进及其应用研究摘要布谷鸟搜索算法（CuckooSearchAlgorithm,CS）是由英国剑桥大学的学者Xin-SheYang和SuashDeb于2009年提出的一种新的启发式智能优化方法。该算法具有搜索过程简单，涉及参数少，搜索路径优，易于理解等优点，因此该算法已经成功应用于求解多目标问题、工程优化问题以及神经网络训练等问题，均表现出非常好的性能。但是，布谷鸟搜索算法本身也存在一定的不足，比如说运行后期收敛速度慢、易陷入局部最优难以跳出局部极值、收敛精度不高等，因此需要从理论和算法设计方面对其进行优化改进，并应用于解决实际问题。本文对上述问题展

4、开研究，主要取得了以下研究成果：（1）针对布谷鸟搜索算法收敛精度低、收敛速度较慢的缺陷，本文将柯西分布引入到布谷鸟搜索鸟窝的运动公式中，提出了一种基于自适应柯西变异的布谷鸟搜索算法应用研究。实验结果表明改进算法在一定程度上避免了布谷鸟搜索算法收敛慢、精度低等不足。在算法应用方面，将改进的布谷鸟搜索算法应用于气吸滚筒式三七精密排种器性能的参数优化研究。（2）针对布谷鸟搜索算法易陷入局部极值，影响全局搜索结果的缺陷，本文通过引入混合变异算子来提高布谷鸟搜索算法的性能。该改进算法是将高斯变异算子和差分进化算子引入到布谷鸟寻窝运动过程当中，使算法易跳出局部极值，增强全局搜索能

5、力。在其应用方面，将改进算法应用于求解非线性方程组和工程实例问题当中。关键词：布谷鸟搜索算法柯西变异优化高斯变异差分进化1RESEARCHONCUCKOOSEARCHALGORITHMANDITSAPPLICATIONABSTRACTTheCuckooSearchalgorithmisanewheuristicintelligentoptimizationmethoddesignedbythescholarsoftheCambridgeuniversity,UK,Xin-SheYangandSuashDebin2009.Thealgorithmissimpleinse

6、archingprocess,involvinglessparameters,thesearchpathisgoodandeasytounderstand,sothealgorithmhasbeensuccessfullyappliedintosolvingmulti-objectiveproblem,engineeringoptimizationproblem,theneuralnetworktrainingandsoon.Alloftheseshowedverygoodperformance.However,thereisalsosomedisadvantages

7、tothealgorithmitself.Forexample,slowspeedofconvergence,easilyfallinlocaloptima.ItneedstoimprovetheperformanceofCSfromthebasictheory,algorithmdesignandsoon.Andputitintoapplication.ThepapermakessomeresearchesofCStosolveaboveproblems,andtheobtainedresultscanbesummarizedasfollows:(