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基于当前极值高斯扰动的改进布谷鸟算法 被引量:2

Improved cuckoo algorithm based on current extreme gaussian disturbing
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摘要 针对布谷鸟算法(Cuckoo Search,简称CS)收敛速度不够快、求解精度不够高等问题,给出基于当前极值高斯扰动的改进布谷鸟算法(GCS)。并用5个典型的测试函数对GCS、CS、DGCS、CCS和ICS的性能进行对比,仿真实验结果显示GCS比其他四种算法有更快的收敛速度与更高的求解精度。 The cuckoo algorithm(CS)is a new heuristic intelligent algorithm,which has the problem that the solving speed is not fast enough and the solving accuracy is not high enough.An improved cuckoo search(GCS)based on current extreme gaussian disturbing is given.Then compare the performance of GCS,CS,DGCS,CCS and ICS with 5 typical test functions.The simulation results show that the GCS has faster convergence speed and higher accuracy than the other four algorithms.
作者 薛益鸽 XUE Yige(School of Information Engineering,Wenzhou Business College,Wenzhou,Zhejiang 325035,China)
出处 《贵州师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2019年第5期100-104,共5页 Journal of Guizhou Normal University:Natural Sciences
关键词 布谷鸟算法 高斯扰动 收敛速度 cuckoo algorithm Gaussian disturbing convergence speed
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参考文献4

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共引文献40

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