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基于先进布谷鸟搜索和自适应高斯量子粒子群算法的新混合算法在求解常微分方程中的应用( Applications of new hybrid algorithm based on advanced Cuckoo Search and Adaptive Gaussian Quantum behaved Particle Swarm Optimization in solving ordinary differential equations )
N Kumar AA Shaikh SK Mahato AK Bhunia
本文通过将具有初值和/或边界条件的一阶和二阶微分方程转化为无约束/有界约束优化问题来求解这些微分方程。为了解决这些问题，提出了一种基于先进布谷鸟搜索(CS)算法和自适应高斯量子粒子群算法(AGQPSO)的混合算法。首先通过改变简化版本中的步长对CS算法进行了改进。在此基础上，用改进的CS算法升级一半的种群，用AGQPSO算法升级一半的种群。然后对整个更新种群采用CS算法的删除策略。其次，为了验证所提混合算法的性能，考虑并求解了多个不同维度的基准有界约束优化问题。然后，通过将一阶和二阶初值问题表示为有界约束优化问题，将该算法应用于一阶和二阶初值问题，取得了较好的效果。
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