一种参数动态更新的布谷鸟搜索算法

为提升布谷鸟算法对高维问题空间的搜索能力及算法的稳定性,提出了一种参数动态更新的布谷鸟搜索算法.该算法首先选用柯西随机数,动态更新迭代学习的步长因子,并结合Lévy飞行策略生成新解;在新解生成之后,提出了 一种正态扰动策略生成干扰解以增加解的搜索空间;对迭代中的新解和干扰解,采用模拟退火算法得到优势解,从而避免算法陷入局部最优,提升了算法的容差性;并提出一种轮盘赌选择和双向随机搜索策略强化迭代中优势解的学习.实验结果表明改进算法拥有较高的准确性和稳定性.