基于logistic模型的自适应布谷鸟算法：优化与性能提升

本文主要探讨了"基于logistic模型的自适应布谷鸟算法"，针对标准布谷鸟算法中存在的局限性进行改进。布谷鸟搜索算法（CS）源于2009年由Suash Deb和Xin-she Yang提出，它利用Levy飞行增强了全局优化性能，但在某些情况下仍存在收敛速度不稳定的问题。标准CS算法中，步长控制因子α对算法性能有很大影响，作者提出了一种动态调整策略：在算法初期，通过逐步递减α值，增加解的多样性，以提高全局搜索能力；随着搜索过程的推进，α值逐渐减小，以精细化局部搜索，提升搜索精度。 文章的关键创新在于引入了基于logistic模型的自适应机制，用于控制步长控制因子和发现概率。这种动态调整方法在每个巢穴（代表一组解）中应用，使得算法在搜索初期保持足够的多样性，而在后期能更好地收敛到局部最优解。这种方法不仅提高了算法的计算精度，而且显著加快了收敛速度，尤其是在处理复杂问题时，如每个窝中有多个卵的情况。 作者陈华和张艺丹，来自中国石油大学（华东）理学院，他们在文中通过实验验证了所提出的算法在多种典型Benchmarks函数上的优越性能，这些函数被广泛用于测试优化算法的效率和效果。这项研究为布谷鸟搜索算法的优化提供了一个有力的改进策略，对于提高元启发式算法在实际问题中的应用效果具有重要的理论价值和实践意义。