针对布谷鸟搜索算法(CS)迭代过程中易陷入局部最优的问题，提出基于信息熵的改进布谷鸟算法，用种群中个体分量的信息熵加权来衡量个体的差异程度，从而赋予各分量不同的权重，降低个体盲目搜索过程，克服了CS算法搜索阶段易陷入局部最优和早熟收敛的缺陷.通过对8个典型的基准测试函数对算法进行了性能仿真测试，结果表明，改进的布谷鸟算法在收敛速度、寻优精度及鲁棒性等方面均具有一定优势.
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