基于收缩因子策略的布谷鸟搜索算法

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1、基于收缩因子策略的布谷鸟搜索算法作者姓名时星指导教师姓名、职称臧明相副教授申请学位类别工学硕士万方数据万方数据学校代码10701学号1403121723分类号TP301密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于收缩因子策略的布谷鸟搜索算法作者姓名：时星一级学科：计算机科学与技术二级学科：计算机应用技术学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：臧明相副教授学院：计算机学院提交日期：2017年5月万方数据万方数据CuckooSearchAlgorithmBasedonContractionFactorStrategyAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinparti

2、alfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerApplicationTechnologyByShiXingSupervisor:ZangMingxiangAssociateProfessorMay2017万方数据万方数据西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构

3、的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，结合学位论文研究成果完成的论文、发明专利等成果，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：

4、导师签名：日期：日期：万方数据万方数据摘要摘要最优化问题旨在通过合理的利用系统中的资源，以最小的代价和最佳的解决方案，取得最优的效果。最优化问题具有广泛适用性，它被应用到众多领域当中。群智能优化算法是基于仿生学的一种启发式概率型搜索算法，属于新兴演化计算方法，接通信、鲁棒性、自组织性、易实现等都为该算法的特点。该算法攻克最优化问题的核心方法是通过对动物或昆虫进行模拟和更新迭代等方式。它通过模拟布谷鸟在宿主的鸟巢中寄生卵的寻优搜索行为，解决一系列连续型优化问题。它本身具有参数少，易实现、较好的鲁棒性等特点。但种群活性不高、收敛速度受到限制、求解精度不高等也是该算法需要改进的方面。论文研究了

5、相关群智能优化算法，并重点分析了经典布谷鸟搜索算法，引入收缩因子等策略，提出一种改进的布谷鸟搜索算法（CFCS）。在算法的初始化阶段，引入改进后的Tent混沌序列，初始化鸟窝位置在每一维的空间分布，增强了鸟窝位置分布的均匀性；同时引入改进后的反向学习策略，得到每个鸟窝位置在空间中的反向解，然后根据适应度公式，得到适应度值较优的一组鸟窝位置，提高了种群的活性和收敛速度。在更新迭代阶段，引入收缩因子策略，通过动态调整寻优步长，使得算法在进化前期以自适应的步长进行寻优搜索，在进化后期快速地趋向最优解，提高了算法的收敛速度；当算法滞留在局部最优解时，偶尔地趋向于最差解，有利于算法跳出局部最优。最

6、后，引入改进后的基于适应度排序的选择策略，通过适应度函数把目标函数值进行变换，使得鸟窝位置的发现概率可以根据适应度优劣情况进行差异化的调整，有利于目标函数值较优的鸟窝位置进行更新变异，提高算法的收敛精度，目标函数值较差的个体偶尔也有几率进行更新变异，使算法具有跳出局部最优的能力。本文采用五种单峰函数和四种多峰函数对CS算法和CFCS算法分别进行实验，证明CFCS算法在性能上较CS算法有明显的提升。实验结果表明CFCS算法在性能上优于引入第二代莱维飞行策略的CS算法，较好地提升算法在整个进化过程中的收敛速度和全局寻优能力，并且避免陷入局部最优的境况，证明CFCS算法的优越性。本文主要的研究

7、方向是布谷鸟搜索算法的改进方法。均匀地初始化鸟窝位置、自适应地调整寻优步长、动态地调整鸟窝位置的发现概率，都是提高布谷鸟算法性能的改进方法。在后续工作中，将深入研究这些改进方法，以更好地改变CFCS的性能，并期望把CFCS算法应用于实际领域当中。关键词：布谷鸟搜索算法，收缩因子，Tent混沌序列，反向学习，适应度排序I万方数据西安电子科技大学硕士学位论文II万方数据ABSTRACTABSTRACTThroughtherational