布谷鳥搜索算法是一種解決函數(shù)目標(biāo)優(yōu)化問題的全局搜索算法,具有選用參數(shù)少、容易實現(xiàn)、搜索路徑優(yōu)、尋優(yōu)能力強(qiáng)等特點。為了提高布谷鳥搜索算法的求精能力和收斂速度,改善后期收斂慢和搜索精度不穩(wěn)定的問題,提出了一種基于小批量梯度下降的布谷鳥搜索算法。引入小批量梯度下降,優(yōu)化尋找最優(yōu)解的過程,加快局部最優(yōu)的搜索,從而提高算法的求精能力和收斂速度。仿真實驗結(jié)果表明,基于小批量梯度下降的布谷鳥搜索算法簡單高效,在保持標(biāo)準(zhǔn)布谷鳥搜索算法優(yōu)點的基礎(chǔ)上提高了算法的收斂速度和尋優(yōu)精度,具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性和魯棒性。

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圖6測試函數(shù)f5迭代過程圖

圖5測試函數(shù)f4迭代過程圖圖7測試函數(shù)f6迭代過程圖

圖7測試函數(shù)f6迭代過程圖

圖6測試函數(shù)f5迭代過程圖圖8測試函數(shù)f7迭代過程圖

圖8測試函數(shù)f7迭代過程圖

圖7測試函數(shù)f6迭代過程圖圖9測試函數(shù)f8迭代過程圖

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圖8測試函數(shù)f7迭代過程圖圖10測試函數(shù)f9迭代過程圖

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