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針對烏鴉算法收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)的問題，提出了一種具有自適應(yīng)步長的柯西變異烏鴉算法（ Cauchy mutation crow search algorithm with adaptive step size， CMCSA），對標(biāo)準(zhǔn)烏鴉算法中兩種情況下的位置更新策略進(jìn)行了改進(jìn)。在毎次迭代時(shí)，利用柯西變異優(yōu)仳 gbest來增強(qiáng)全局搜索能力和增大變異范圍，以提高種群多樣性，避免陷入局部最優(yōu);引入判別概率，在引導(dǎo)者發(fā)現(xiàn)自己被跟隨的情況下優(yōu)化當(dāng)前個(gè)體的位置更新策略;根據(jù)當(dāng)前位置和引導(dǎo)者之間的位置距離，自適應(yīng)地調(diào)整步長，使算法平穩(wěn)快速地收斂到全局最優(yōu)，從而控制搜索速度和精度，有效彌補(bǔ)了標(biāo)準(zhǔn)CSA尋優(yōu)方式的盲目性和收斂速度慢的缺陷。為評價(jià) CMCSA算法的有效性，將其應(yīng)用于10個(gè)基本測試函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)實(shí)驗(yàn)，并與其他8種智能優(yōu)化算法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法的平均收斂性和魯棒性都優(yōu)于其他算法，尋優(yōu)平均值和標(biāo)準(zhǔn)差的平均排名均為第一，總體性能良好。
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