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Logistic型混合自适应分数阶达尔文粒子群优化算法
  • ISSN号:1671-4598
  • 期刊名称:《计算机测量与控制》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国石油大学华东理学院,山东青岛266580
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.41474100);山东省自然科学基金(No.ZR2013DM015).
作者: 荣兵, 陈华
中文摘要:

针对标准布谷鸟算法的相关问题,提出了一种基于logistic模型的动态步长控制因子和动态发现概率的改进布谷鸟算法。改进的算法在运行时可以自动调节步长控制因子和发现概率的大小,且在算法初期可以使种群保持多样性,提高了全局最优值的搜索能力;随着局部最优值搜索能力的增强,算法在后期逐渐趋于稳定。通过用几种典型的Benchmarks函数进行模拟试验,试验结果证实了所提出的算法计算精度高、收敛速度快。

英文摘要:

On the basis of related presentations of the standard cuckoo algorithms, an improved cuckoo algorithm of dynamic step-size control factor and dynamic find-statistic based on logistic model is presented. The improved algorithms can auto-matically adjust step-size control factor and find-statistic during the running time, so it can keep the individuals diversity and improve searching ability of global optimum in the population at the initial generations. However, the algorithm is gradually stabilized with searching ability of local optimum improved at a later time. Several classic Benchmarks func-tions are tested and the results show that the proposed algorithms have fast convergence and higher calculation accuracy.

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期刊信息
  • 《计算机测量与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:中国计算机自动测量与控制技术协会
  • 主编:苟永明
  • 地址:北京海淀区阜成路甲8号中国航天大厦405
  • 邮编:100048
  • 邮箱:ly@chinamca.com
  • 电话:010-68371578 68371556
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4598
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4762/TP
  • 邮发代号:82-16
  • 获奖情况:
  • 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计源期刊,“国家期刊奖百种重点期刊”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:27924