一種混沌云模型多目標布谷鳥搜索算法
大小：0.70 MB 人氣：0 2017-12-04 需要積分：1
標簽：搜索算法(7287)
針對多目標布谷鳥搜索算法（ MOCS）迭代后期尋優速度慢，并且容易造成局部最優等缺點，提出一種混沌云模型多目標布谷鳥搜索算法（ CCMMOCS）。首先在進化過程中通過混沌理論對一般的布谷鳥巢位置在全局中尋求優化，以防落入局部最優；然后利用云模型對較好的布谷鳥巢位置局部優化來提高精度；最后將兩種方法對比得到相對更好的解作為最優值以完成優化。對比誤差估計值及多樣性指標，由5個常用多目標測試函數仿真結果可知，CCMMOCS比傳統多目標布谷鳥搜索算法、多目標粒子群算法（MOPSO）及多目標遺傳（NSCA-Ⅱ）算法性能更好，Pareto前沿更接近理想曲線，分布也更均勻。
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