计算机科学与探索

作者：刘晓东，孙丽君，陈天飞

单位：1. 河南工业大学 粮食信息处理与控制教育部重点实验室，郑州 4500012. 河南工业大学 郑州市机器感知与智能系统重点实验室，郑州 4500013. 河南工业大学 电气工程学院，郑州 4500014. 河南工业大学 信息科学与工程学院，郑州 450001

关键词：群体智能算法,布谷鸟算法（CS）,Markov链,全局收敛性,精确度

群体智能算法是一类新兴的优化方法，它通过团队的协作和组织将简单的个体联系起来产生群体智慧，并用于解决实际问题。迄今为止，群体智能算法种类繁多，布谷鸟算法（CS）是典型的群体智能算法之一，它具有实现简单、效率较高等特点。以标准CS算法原理为基础构建Markov链模型，分析其性质，结合全局收敛准则，证明CS算法的全局收敛性。实验在两方面进行仿真：一方面，在解决相同问题的情况下，分析5种算法的复杂度；另一方面，选取18个标准测试函数分别对5种算法进行数据统计，在低维度和高维度下对比了5种算法运行的精确度、收敛速度和稳定性。实验结果表明：布谷鸟算法复杂度较低，与其他算法相比，其精度高，稳定性好。

来源：2020年第10期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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