技术特征：
技术总结
本发明公开了一种对布谷鸟优化算法进行改进的方法，有效解决传统布谷鸟优化算法收敛精度低、迭代后期易陷入局部最优的缺陷。首先，通过动态自适应调整步长a和发现概率Pa，实现算法精细化搜索过程；其次，引入反向学习策略，增加种群多样性，提升算法迭代运行效率；最后，根据预先设置的停滞次数判定依据，启用多开端策略，跳出局部最优，进而得到最优解。根据本发明建立上述改进型布谷鸟优化算法的实施例，仿真结果表明该方法在收敛速度、收敛精度、收敛可靠性均得到一定程度的改善。
技术研发人员：陈华宝;陈凌
受保护的技术使用者：淮阴师范学院
技术研发日：2017.05.12
技术公布日：2017.09.15