动态适应布谷鸟算法：逐维反向学习策略优化

"这篇论文提出了一种改进的布谷鸟搜索算法，即逐维反向学习的动态适应布谷鸟算法，旨在解决原算法在优化精度、收敛速度、搜索活力和处理高维问题时的不足。该算法通过逐维反向学习减少维间干扰，增强种群多样性；采用精英保留策略提升寻优能力；并利用动态适应的缩放因子控制，加速解的收敛，提高算法的搜索活力。实验结果证明，新算法在多项性能指标上优于标准布谷鸟搜索算法，并与其他改进算法相比具有竞争优势。" 本文是关于优化算法的改进研究，特别是针对布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Algorithm，CSA）的优化。布谷鸟搜索是一种基于生物行为的全局优化算法，灵感来源于布谷鸟的巢寄生行为。然而，标准的CSA存在一些问题，如低精度、慢收敛速度和后期搜索活力不足，尤其在处理高维优化问题时，容易受到维间干扰的影响。 为了解决这些问题，论文提出了逐维反向学习的动态适应布谷鸟算法。首先，算法在选择更新后的解时，进行逐维度的反向学习。这种反向学习方法旨在降低不同维度之间的相互影响，从而减少维间干扰，增加解的多样性，有助于探索更广阔的解决方案空间。其次，引入了精英保留策略，保留每次迭代中的最优解，以保持算法的优秀性能，进一步提高算法的寻优能力。最后，通过利用当前解的信息动态调整缩放因子，可以引导解快速收敛到最优区域，提升算法的搜索活力。 实验部分，该算法被应用于多个测试函数的优化问题，并与标准CSA和其他改进算法进行了对比。结果显示，提出的算法在寻优精度、收敛速度和后期搜索活力等方面都有所提升，表现出更好的性能。这表明逐维反向学习和动态适应策略有效地改善了布谷鸟搜索算法的基本缺陷，使其在解决复杂优化问题时更具优势。 此研究工作由贵州大学大数据与信息工程学院和贵州省公共大数据重点实验室的科研团队完成，涉及到的研究方向包括进化计算和数据挖掘。论文的发表表明在优化算法领域，特别是对于应对高维问题和提高算法效率的研究，仍有持续的进展和创新。