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求解连续函数优化问题的合作协同进化布谷鸟搜索算法
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:《模式识别与人工智能》
  • 时间:0
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]福建农林大学计算机与信息学院福州350002, [2]山东大学计算机科学与技术学院济南250101
  • 相关基金:NSFC-广东省联合基金重点支持项目(No.U1201258)、教育部新世纪优秀人才支持计划项目(No.NCET-11-0315)、山东省自然科学杰出青年基金项目(No.JQ201316)、福建省自然科学基金项目(No.2011J05044,2013J01216)资助
中文摘要:

为改善布谷鸟搜索算法求解连续函数优化问题的性能,提出合作协同进化的布谷鸟搜索算法.改进算法通过应用合作协同进化框架,将种群的解向量分解成若干子向量,并构成相应子群体.利用标准布谷鸟算法更新各子群体的解向量.各子群体为其它子群体提供最优个体,组合成问题解向量并完成子群体评价.经10个测试函数实验仿真,结果说明改进算法能有效改善求解连续函数优化问题的性能.同时,针对连续函数优化问题,该算法与其它算法相比是有竞争力的优化算法.

英文摘要:

To improve the performance of cuckoo search algorithm for continuous function optimization problems, a cooperative co-evolutionary cuckoo search algorithm is proposed. Through the framework of cooperative co-evolutionary, the improved algorithm divides the solution vectors of population into several sub-vectors and constructs the corresponding sub-swarms. The solution vectors of each sub-population are updated by the standard cuckoo search algorithm. Each sub-population provides the vectors of the best solution, which are combined with solution vectors of other sub-populations, and the combined solution vectors are evaluated. The simulation experiments on 10 benchmark functions show that the proposed algorithm efficiently improves the performances on contnuous function optimization problems and it is a competitive optimization algorithm for the problems compared with other algorithms.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169