论文研究 基于克隆布谷鸟算法的资源均衡优化.pdf

资源均衡优化问题属于NP-Hard问题，为了能对其高效地进行求解，提出了一种新的克隆布谷鸟算法。该算法首先根据个体适应度自适应地克隆，实现种群的扩张；然后通过Levy变异实现克隆种群的更新；最后去重以及全局择优策略保留最优个体且增加种群多样性；引入非均匀变异算子均衡算法全局均匀搜索能力和局部求精能力。通过对实例进行测试，结果表明克隆布谷鸟算法在求解资源均衡优化问题上比粒子群、差分和标准布谷鸟算法具有更优的全局优化性能。