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一种混合改进的鸡群优化算法
引言
鸡群优化（ChickenSwarmOptimization，CSO）算法是一种基于自然界中鸡群行为的群智能算法。该算法利用鸡群多种行为规律，如覆盖、探索、归巢、通讯等行为，在计算机程序中仿真实现。CSO是一种全局优化算法，已在实际问题中有着广泛的应用。在CSO算法的基础上，我们提出了一种混合改进的鸡群优化算法，旨在全面提升其搜索效率和优化目标的质量。
算法设计
1.基本流程
我们的混合改进鸡群优化算法包含以下主要步骤：
（1）初始化一批随机解，用于生成初始鸡群。
（2）对整群鸡进行排序，选出最优秀的那个鸡作为领袖鸡。
（3）将领袖鸡所在位置作为全局最优位置。
（4）通过对其他鸡的搜索行为，更新全局最优位置，即更新领袖鸡的位置。
（5）更新整个群体中每个鸡的位置，并根据新位置计算每个鸡当前位置的适应度值。
（6）采用动态步长策略，控制搜索的步长，防止过早陷入局部最优位置。
（7）计算整个群体的适应值和平均适应值，判断是否满足停止条件，如果不满足则返回第（2）步，不断迭代，直到满足停止条件。
2.混合改进策略
（1）多种搜索方式融合：在算法的搜索过程中，我们采用了多种搜索方式，如局部搜索、全局搜索、大尺度搜索和小尺度搜索等。通过这些不同类型的搜索行为，来探究多样搜寻空间的深处，充分发掘最优解。在局部搜索过程中，我们借用Gould和Suleimenova等人提出的改进方法，并将其融合到算法的局部搜索中，使得算法具有更好的局部搜索能力。同时，在全局搜索过程中，我们采用了的二分法的策略，来大幅度提高全局搜索效率，即迅速地将搜索范围缩小到可能最优的位置。
（2）优先个体搜索：在CSO算法中，大部分的搜索行为来自于整个鸡群对总体的协同作用。但是，在某些情况下，个体搜索的能力可能会卓越于整个群体的行为水平。因此，在我们的改进算法中，我们引入了个体搜索策略，即对某些表现突出的鸡，进行强化到个体的探索行动。这种方法可以有效地避免过早收敛到局部最优解，并且增加算法的全局搜索能力。
（3）多种交叉方式融合：在算法的交叉过程中，我们采用了多种交叉方式的融合，不仅可以提高算法的全局搜索效率，同时还可以增加算法搜索范围，以逃脱局部最优解。
实验结果与分析
我们将我们的改进算法与CSO算法和其他常见的优化算法，如粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）和遗传算法（GeneticAlgorithm,GA），进行了对比实验。实验结果表明，我们的改进算法具有更强的全局搜索能力和更高的优化质量，与其他三种算法相比，搜索到最优解的概率明显提高。
结论
本研究提出了一种混合改进的鸡群优化算法。该算法通过多种搜索方式的融合，优先个体搜索的策略和多种交叉方式的融合等多种改进方法，显著提高了算法的搜索能力和全局优化质量，为复杂问题的求解提供了一个更好的选择。我们相信，本研究对优化算法的发展和应用将会有重要的贡献。