混合策略改进的乌鸦搜索算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Crow search algorithm improved by mixed strategy
为了改善乌鸦搜索算法(crow search algorithm,CSA)收敛速度慢、收敛精度不足的问题,提出一种混合策略改进的乌鸦搜索算法(MSCSA).首先在算法运行前期引入tent序列扰动的自适应权重系数,提高算法收敛速度;其次在算法后期引入混合黄金正弦与飞蛾扑火算子,避免算法后期陷入局部最优值;最后通过改进算法的发现概率AP,增加算法的随机性从而提高算法的收敛精度.通过在九个基准函数上对比测试,确定迭代系数的取值,通过Wilcoxon秩和…查看全部>>
葛知著;张达敏;张琳娜;邹诚诚;赵沛雯
贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025贵州大学机械工程学院,贵阳550025贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025
信息技术与安全科学
函数优化乌鸦搜索算法迭代系数
《计算机应用研究》 2021 (11)
3334-3339,6
国家自然科学基金资助项目(62062021,61872034)贵州省科学技术基金资助项目(黔科合基础[2020]1Y254)贵州省自然科学基金资助项目(黔科合基础[2019]1064)
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