一种改进的布谷鸟算法

函数 的规律 ， 确定 函数的最值 。但是 ， 很多复杂 的数学
函数 都无法通过 函数分 析的方法找到相应 的规律 现
在 ，人们通过智能算 法进行寻优在解决这 一类问题上 取得 ｒ ＿ － － ・ 定 的成 果 智能算法一般 是根据 自然界 中的一些 常见的 自然 现象或者生物运 动的特点 ，提取 Ｈ １ 求解复杂 优化 问题 的算 法 ， 在本 质 Ｌ属 于扃 发式 算 法 ， 常 见的有 遗传 算 法 模拟退 火算法 Ｉ 、 蚁群 算法 ］ 、 免疫算法 ］ 、 离子群 算 法 、 萤火虫 算法 Ｊ 和伽谷鸟算法ｌ ７ 等． ． ２ ０ ０ ９年 ． Ｙ ａ ｎ ｇ ｘ． ｓ ． 等提“ ｛ 了基 于布谷 鸟寄 生 育 雏 性 特 点 的新 型启 发 式 智 能 算 法 ：布 谷 鸟 算 法 （ ｃ ｓ ） 、 布 谷鸟算 法在牛成 新的测试值 的过 程 中 ， 使用
改进厅 法 ２ ０ １ １ 年， 王 凡等提 ｆ “了基 于高斯扰 动的鸟
（ ３ ） 使用 Ｉ ｖ ｖ 飞行机制生成新 的鸟巢 。 （ ４ ） ｉ ｆ ‘ 算新 鸟巢 的适应 值。 （ ５ ） 如果新 的适 应值 大于原来的适应值 ， 则川新鸟
巢位置 确定方 法［ ｛ ｝ ］ ， 提 高了算法 的收敛速度 。 ２ ０ １ ２年 ， Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ Ｙ ． 等 通 过搜 索 步 长 的动 态 修 改 和鸟 巢 分组 等
进 后布 谷 鸟算法 在对 多 峰高 维 函数优 化 巾 的搜 索 性 能仍然 不理想 。 我们提 出了改进 的伟谷 鸟算法——Ｇ ｃ ｓ 算法 、改 进算 法将遗传 算法 中的运 算 困子 引入布 谷 鸟算 法 ｌ Ｊ Ｉ ， 在 布谷鸟算 法 巾增 加 了变 异操作 和交 叉操作 （ 通 过变 异操作 ， 增加 鸟巢 的多样性 ； 通过 交叉操 作 ， 增 加鸟巢 的集 中性 ） ， 使算 法快速收敛 。 经过实验仿真后 ， 将本算
中 图分 类号 ： Ｔ Ｐ Ｉ ８ 文献 标识 码 ： Ａ 文章 编 号 ： ２ ０ ９ ５ — ７ ７ ２ ６ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ６ — ０ ０ ２ ８ — ０ ４
函数最值优 化问题是数学领域 巾的一个 重要研究
方向 数最优化求解 最常用 的方法是通过分 析找到
求解 连续 函数 优化 问题上 的性能 有所提 升 。但是 ， 改
巢值替代原来 的值。
（ ６ ） 按算 法给定 的概 率 Ｐ 随机丢弃原来 的解 。 （ ７ ） 用 偏 好 随机 游 动 策 略产 生新 的解 替 代 丢 弃
的解 。
方法 ｉ ， 提 高 了算 法 的搜 索性能 。 ２ ０ １ ３ 年， 王李进 等提
出了基于逐维 更新评 价策略 的改进算 法 ， 该算 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ在
作者简介 ：汪峰 坤（ １ ９ ７ ８ 一 ） ， 男， 安徽 霍邱人 ， 讲师 ， 硕 士， 研究方向 ： 数据挖掘和 大数据 处理 。
汪峰坤 ． 张婷婷 ： 一种改进的布谷鸟算法
・２ ９・
（ ８ ） 保 留最 好的解 。 （ ９ ） 转到（ ２ ） 。
次按顺序从 中取连接的两个鸟巢 ，设取得两个鸟巢的位
第３ ４卷
ＶＯ１ ．３ ４
第６ 期
Ｎ Ｏ． ６
新 乡学 院 学报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｘｉ ｎ ｘ ｉ ａ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
２ ０ １ ７年 ６月
Ｊ ｍ１ ． ２ ０ ｌ ７
一
种改进的布谷鸟算法
汪峰 坤 ， 张婷 婷
（ 安徽机 电职业技 术 学院 信息工程 系， 安徽 芜湖 ２ ４ １ ０ ０ ０ ）
布谷 鸟算 法的流程的如下 ： （ １ ） 初始化数据 随机生成 ｎ个 鸟巢并计算这些初
始鸟巢 的适应 值。 （ ２ ） ￣ １ １ 断是 否满足算 法结束 的条件 ， 如 果满 足 ， 则
转到 （ １ Ｏ ） ； 如果不满 足则转 到（ ３ ） 。
算 法简单 ， 所需要 的参数较少 ， 总体性能要优 于其 他智 能算 法 。但是 ， 布谷 鸟算法 也存在着搜索速度较 慢 ， 容 易收敛到极值 的缺 点 。 为 ｒ提高布 鸟算 法 的性 能 ， 研 究者 提 ｍ了很多
摘 要： 为提 高布谷 乌搜 索算 法 的局部 与 全局 搜 索 能 力和 收敛 速度 ， 提 出 了一种 改进 的 布谷 鸟算 法 ． ． 在 该 算 法 中， 增加 了
交 叉操 作 和 变异操 作 ， 以增 强布谷 鸟算 法 的种 群 多样 性 和搜 索性 能 。 分别研 究 了在 函数 优 化 问题 上 ， 改进 后 的算 法在 低 维和 高维 函数 参数 情 况 下的运 算性 能 结 果表 明 ： 改进 的布谷 鸟 算 法提 高 了算 法运 行 效率 ， 减 少 了运 行 时 间． ． 关键词 ： 布谷 鸟搜 索算 法 ； ｖ ｙ 飞行； 交叉； 变异
了Ｊ ｖ ｖ 飞行 机制 布谷 鸟算法 的优 点是 通用性 强 、
法 的运算效率 与之前 算法的运算效率进行 比较
ｌ 布 谷 鸟 算 法
设 要优化 的 数 为 Ｄ维 函数 ， 表示为 ｆ （ ｘ ． ， ， …，
Ｘ 。 ） ， 求解 函数 的最 小值 ， 即求解 ｍ ｉ ｎ ［ ｆ （ ｘ ， ， ， …， Ｊ ． ．
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ６ － ０ ９ — ２ ０
基 金项 目 ： 安 徽 省 高 校 省 级 自然科 学研 究 重 点项 目（ Ｋ Ｊ ２ ０ １ ６ Ａ１ ３ ６ ， Ｋ Ｊ ２ ０ １ ４ Ａ ０ ３ ８ ） ； 安 徽 省 质 量 工 程 项 目（ ２ ０ １ ４ ｍ ｏ ｎ ｃ ０ ９ ３ ）
置分别是 （ ， Ｘ ｔ ，…
ｍ
…
，ｘｔ
ｍ 。
） 和
（ ｂ ， Ｘ ： ，