采用多模式飞行的乌鸦搜索算法
Crow search algorithm using multi-mode flight
1. 广西民族大学 人工智能学院, 南宁 530006
2. 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室, 南宁 530006
摘要
针对乌鸦搜索算法(CSA)的不足,提出采用多模式飞行的乌鸦搜索算法(MFCSA)。算法基于觅食能力的强弱,将群体分成觅食能力较强和较弱两个组,觅食能力较强者采用尾随跟踪当前群体最优目标策略,在群体信息指引下飞到群体当前最优位置附近开展搜索活动,增强了算法的局部开发能力; 觅食能力较弱者采用观察和学习强者的觅食方法、遇到危险迅速飞离两种策略,前者可提升算法的全局探索能力,后者可保持种群的多样性。通过15个基准测试函数和两个工程应用问题的数值实验仿真结果表明,MFCSA在优化精度、收敛速度等方面有更好的表现,增强了规避陷入局部最优的能力,稳定性更好。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61662005)
广西自然科学基金资助项目(2021JJA170094)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0607
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1710-1717
文章编号: 1001-3695(2022)06-019-1710-08
发布历史
[2022-01-14] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
冯爱武, 王勇, 付小朋. 采用多模式飞行的乌鸦搜索算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1710-1717. (Feng Aiwu, Wang Yong, Fu Xiaopeng. Crow search algorithm using multi-mode flight [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1710-1717. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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