新型元启发式布谷鸟搜索算法

被引：63

作者：

李煜 ^{[1
,2
]}

马良 ^{[1
]}

机构：

[1] 上海理工大学管理学院

[2] 河南大学管理科学与工程研究所

来源：

关键词：

布谷鸟搜索算法; 元启发式算法; 莱维飞行; 函数优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

元启发式算法已经成为现今复杂优化问题的有效解决方法,最近Yang和Deb提出了一种新的元启发式算法——布谷鸟搜索算法,该算法源于布谷鸟的孵育寄生行为。本文通过典型的基准测试函数测试了算法的性能,实验结果表明了算法的优越性。最后,就测试结果进行了分析并对下一步的研究作出了展望。

引用

页码：64 / 69

页数：6

共 8 条

[1] 中杜鹃寄生繁殖及雏鸟生长一例
王众
贾陈喜
孙悦华
[J]. 动物学杂志, 2004, (01) : 103 - 105+0
[2] 大杜鹃在南四湖生态习性观察
田逢俊
宋印刚
郝树林
冯质鲁
王友振
[J]. 山东林业科技, 1991, (01) : 9 - 12
[3] Ranging patterns of hamadryas baboons: random walk analyses[J] . Amy L. Schreier,Matt Grove.Animal Behaviour . 2010 (1)
[4] A general framework for statistical performance comparison of evolutionary computation algorithms
Shilane, David
Martikainen, Jarno
Dudoit, Sandrine
Ovaska, Seppo J.
[J]. INFORMATION SCIENCES, 2008, 178 (14) : 2870 - 2879
[5] Cooperative random Lévy flight searches and the flight patterns of honeybees[J] . A.M. Reynolds.Physics Letters A . 2006 (5)
[6] A WIDE CLASS OF TEST FUNCTIONS FOR GLOBAL OPTIMIZATION
SCHOEN, F
[J]. JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, 1993, 3 (02) : 133 - 137
[7] A study of test functions for optimization algorithms[J] . R. Chattopadhyay.Journal of Optimization Theory and Applications . 1971 (3)
[8] An Introduction to Genetic Algorithms .2 Mitchell M. MIT Press . 1998