交互式学习的布谷鸟搜索算法

来源：计算机工程与应用杂志2020年第7期北京时间：

作者：张海南，游晓明，刘升，刘中强

单位：1.上海工程技术大学 电子电气学院，上海 201620；2.上海工程技术大学 管理学院，上海 201620

摘要：针对布谷鸟搜索算法在求解旅行商问题时，存在初期信息缺乏严重和收敛速度慢等问题，提出一种交互式学习的布谷鸟搜索算法（Interactive Learning Cuckoo Search Algorithm，ILCSA）。为提高布谷鸟搜索算法的搜索效率，结合蚁群优化算法构建双层交互学习模型，将蚁群作为底层种群，布谷鸟作为高层种群，双种群互相学习，合作寻优，提高搜索速度；此外，在布谷鸟搜索算法中引入强化学习策略，自适应更新步长，并对发现概率进行动态调整，深度优化最优解，进一步提高解的质量。最后采用多组不同规模的标准TSPLIB算例与其他优化算法进行对比，结果表明ILCSA算法在求解精度和稳定性方面表现更优。

关键词：交互学习模型,强化学习策略,自适应步长,动态调整机制,布谷鸟搜索算法,蚁群优化算法