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Cuckoo catfish optimizer: a new meta-heuristic optimization algorithm
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AI
DOI：10.1007/s10462-025-11291-x.png)
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摘要
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针对数值优化问题，提出了一种新的元启发式算法——布谷鱼优化算法（CCO），该算法模拟了慈鲷鱼种群的搜索、捕食和寄生行为。算法早期迭代阶段专注于执行多维包裹搜索策略和压缩空间策略，并结合辅助搜索策略有效限制慈鲷鱼的逃逸空间，确保对解空间的广泛探索。在迭代中期，算法采用过渡策略促进探索到开发的平滑转换，赋予算法一定的探索能力和开发能力。在后期阶段，算法利用混沌捕食机制在慈鲷鱼周围制造扰动，以提高对最优解的开发。在整个优化过程中，整合了个体的引导、寄生和死亡机制，使个体能够实时调整位置并提高整体收敛精度。本文通过23个经典测试函数和3个CEC测试套件严格评估了CCO的性能。实验结果表明，与11种著名算法和10种新型改进算法相比，CCO在91.52%的测试函数中能够获得最优解，展现了其在解决各类数值优化问题上的卓越能力。此外，通过在6个机械优化问题、3个光伏电池参数优化问题和1个路径优化问题上的成功应用，验证并突显了CCO在解决实际问题的竞争力。CCO源代码可下载地址：https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/176828-cuckoo-catfish-optimizer-a-new-meta-heuristic-optimization
Keyword:
Cuckoo catfish optimizer
Global optimization
Engineering design
Metaheuristic
Numerical optimization
Swarm intelligence
期刊
IF:
13.9
论文数:
6.1K
被引数:
1.9W
机构
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