| 基于参数自适应策略的改进乌鸦搜索算法 |
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| 引用本文： | 林忠甫,颜力,黄伟,李洁.基于参数自适应策略的改进乌鸦搜索算法[J].计算机科学,2021,48(z1):260-263,284. |
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| 作者姓名： | 林忠甫 颜力 黄伟 李洁 |
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| 作者单位： | 国防科技大学空天科学学院 长沙410073 |
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| 摘 要： | 乌鸦搜索算法(CSA)是近年发展起来的一种新型智能优化算法,具有搜索精度高、收敛速度快等优点,但是其搜索性能对参数依赖性较强,参数的选取对算法的全局搜索能力、收敛速度至关重要.为解决最佳参数的确定问题,首先提出了一种用于表征种群优化算法收敛进程的方法,从而将优化过程分为前、中、后期,并在此基础上提出了一种基于优化过程的自适应参数乌鸦搜索算法(APICSA).经Levy No.5函数和齿轮系统设计问题对APICSA算法的测试表明,相对于标准CSA算法,该方法的可靠性和收敛速度可以得到更好的平衡,且均有一定程度的提高.与人工蜂群算法(ABC)等其他智能优化算法相比,该方法在50次运算中的标准差比ABC算法减小了55％,平均值与最优解的误差减小了67.7％,说明APICSA算法在可靠性和精度上具有更大优势.
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| 关 键 词： | 乌鸦搜索算法 自适应策略 优化 工程设计 |
Improved Crow Search Algorithm Based on Parameter Adaptive Strategy |
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| LIN Zhong-fu,YAN Li,HUANG Wei,LI Jie.Improved Crow Search Algorithm Based on Parameter Adaptive Strategy[J].Computer Science,2021,48(z1):260-263,284. |
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| Authors: | LIN Zhong-fu YAN Li HUANG Wei LI Jie |
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