[发明专利]一种对布谷鸟优化算法进行改进的方法在审
| 申请号： | 201710341246.9 | 申请日： | 2017-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN107169557A | 公开（公告）日： | 2017-09-15 |
| 发明（设计）人： | 陈华宝;陈凌 | 申请（专利权）人： | 淮阴师范学院 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 223300 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 布谷鸟 优化 算法 进行 改进 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种对布谷鸟优化算法进行改进的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤10：动态自适应参数a和Pa的获取；
步骤20：反向学习策略的引入；
步骤30：多开端策略的启用。
2.根据权利要求1所述的对布谷鸟优化算法进行改进的方法，其特征在于，所述步骤10中参数a和Pa的获取过程如下：
式中，astart、aend分别表示a的初值和终值；Pastart、Paend分别表示Pa的初值和终值；t为当前迭代次数，Maxgen为最大迭代次数。
3.根据权利要求1所述的对布谷鸟优化算法进行改进的方法，其特征在于，所述步骤20中反向学习策略的引入过程如下：
a)初始阶段：随机产生n个鸟巢的初始位置并依据反向点原理计算其对应的反向点找出当前最优鸟巢的位置
b)迭代阶段：根据随机数A值的大小，判断是否需要启动反向学习策略，根据适应度值的计算结果淘汰适应度值较差的个体。
4.根据权利要求1所述的对布谷鸟优化算法进行改进的方法，其特征在于，所述步骤30中多开端策略的启用过程如下：
根据最优解停止更新的次数S来判断是否需要初始化种群，如果S大于允许停滞次数Smax，则开始初始化种群，并将S重新置零，并保存个体最优和全局最优的信息。
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