基于逐维策略的布谷鸟搜索增强算法

　　布谷鸟搜索算法迭代运用Levy Flights随机走动和Biased随机走动发现新个体的各维信息。当个体所有维信息生成后，算法将这些信息合成为个体并评价。在这种情况下，由于个体各维之间存在相互干扰，一些部分维进化的个体可能被放弃，从而影响算法的收敛速度以及求精能力。提出的布谷鸟搜索增强算法采用逐维评价策略接收一些部分进化的个体，可进一步增强算法的收敛速度和求精能力。在算法中，逐维评价策略作为局部搜索技术镶嵌在两个随机走动部件之后，并随机选择一些个体进行逐维更新后进行评价。实验结果说明逐维评价策略总体上能够有效且较好地改善算法的求解性能和收敛速度。