基于改进的布谷鸟搜索光伏电池模块参数识别与仿真

光伏电池模块参数识别是一个具有多个局部极值的非线性优化问题,传统的优化技术很难进行精确识别.基于交叉熵方法构建一种改进的布谷鸟搜索,该方法利用交叉熵全局优化算法和布谷鸟搜索的协同演化来快速而精确识别光伏模块参数.实验结果表明所构建的算法用于识别光伏模块参数是可行和有效的,且具有全局搜索能力强、优化精度高和鲁棒性好等特性.     

基于小批量梯度下降的布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索算法是一种解决函数目标优化问题的全局搜索算法,具有选用参数少、容易实现、搜索路径优、寻优能力强等特点。为了提高布谷鸟搜索算法的求精能力和收敛速度,改善后期收敛慢和搜索精度不稳定的问题,提出了一种基于小批量梯度下降的布谷鸟搜索算法。引入小批量梯度下降,优化寻找最优解的过程,加快局部最优的搜索,从而提高算法的求精能力和收敛速度。仿真实验结果表明,基于小批量梯度下降的布谷鸟搜索算法简单高效,在保持标准布谷鸟搜索算法优点的基础上提高了算法的收敛速度和寻优精度,具有较强的稳定性和鲁棒性。     

一种小生境布谷鸟算法

为提高布谷鸟算法的搜索能力和收敛速度,提出了基于小生境思想的改进布谷鸟算法。在该算法中,对鸟巢按距离进行分组,组内根据适应值大小进行不同范围的Lèvy分行,组间进行自定义的"交叉"运算,以增强算法的全局和局部搜索能力。实验仿真表明,小生境布谷鸟算法在函数优化问题上,提高了优化精度和稳定性。     

基于改进布谷鸟搜索的人工神经网络及其性能仿真

布谷鸟搜索(CS)算法是一种新型的基于仿生学原理的元启发式算法,具有很好的全局优化能力,但其存在后期收敛速度慢、计算精度不高等不足。通过将交叉熵(CE)方法嵌入到CS中构建一种改进的CS算法,基准测试函数集的测试结果表明改进算法收敛速度和计算精度都有了明显提高。用改进的算法实现对人工神经网络的训练,实验结果显示新算法训练的神经网络收敛速度更快,能有效避开局部极小。最后用所建立的人工神经网络对中国人口总量进行了预测。     

基于布谷鸟搜索算法优化的正交小波多模盲均衡算法

提出了一种新的盲均衡算法—基于布谷鸟搜索算法优化的小波多模盲均衡算法(CSWT-MMA),该算法利用正交小波变换(WT)降低信号的信噪比,并将具有卓越的全局搜索能力的布谷鸟搜索(CS)算法引入多模盲均衡算法(MMA).水声仿真结果表明,新算法能较好地捕获全局最优解,有效改善了MMA容易陷入局部最小值、收敛速度慢、稳态误差大等问题,具有更快的收敛速度和更小的均方误差,均衡质量更高.     

基于反向学习策略的深度搜索布谷鸟算法

布谷鸟搜索算法(CS)是一种简单有效的仿生学优化算法,但在处理高维复杂问题时不能快速收敛得到最优解,针对此问题,本文引入反向学习策略和逐维深度搜索策略改进基本的CS。在布谷鸟算法的搜索阶段,通过对Levy飞行后的解进行反向学习,从而有效提升最优解的搜索效率;另外,在每一代结束后,对当前的全局最优解进行逐维深度搜索,捕捉潜在最优解,弥补搜索步骤可能出现的问题。实验结果表明,本文对算法提出的改进,提高了算法的全局搜索能力,收敛速度以及收敛精度。     

基于混合优化算法的岩体渗透系数反演方法

基于遗传算法全局搜索能力强和梯度优化方法收敛速度快的特点,考虑渗透系数反演问题本身的特性,在遗传算法的全局搜索过程中加入基于梯度的局部搜索过程以构造混合优化方法.所提出的算法在保证全局搜索能力的同时,具有较快的收敛速度.结合工程实例检验了所提出算法的全局最优性和快速收敛性.     

基于混合变异算子的布谷鸟优化算法

针对布谷鸟寻优算法在多维优化函数搜索中存在收敛速度慢、寻优精度低的缺陷,提出了一种基于混合变异算子的布谷鸟优化算法。该算法在每次迭代后采用全局收敛引导的非均匀变异算子对鸟窝位置进行变异,再根据最优位置适应度值的变化率确定是否陷入了局部最优值,若陷入局部最优则利用高斯变异算子对鸟窝位置进行调整,从而提高了收敛速度以及寻优精度。通过6个经典测试函数的测试,实验表明改进后的布谷鸟算法具有较好的寻优精度和收敛速度。     

一种求解约束优化问题的改进差分进化算法

针对原始差分进化算法在求解约束全局优化问题时存在陷入局部最优的缺陷,提出一种改进的差分进化算法.该算法在保留原始差分进化算法全局搜索能力的基础上,采用基于规则的方法进行约束处理和种群个体的比较及选择,并利用种群相似度和最优变异操作改善种群进行全局范围搜索的多样性,提高算法跳出局部最优的能力.数值实验表明,该算法稳定性较好,目标函数评价次数较少,收敛速度较快,全局寻优能力较强,不仅能有效求解连续变量约束优化问题,也适用于离散变量或混合变量优化问题.     

基于二项式交叉改进的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法容易过早收敛和在接近全局最优时搜索速度变慢、疏于开发的缺陷,提出一种基于二项式交叉改进的人工蜂群算法.改进算法引入全局最优值,通过二项交叉将邻域搜索的最优值与全局最优值进行比较,以加快算法的收敛速度,提高算法在最优解附近的开发能力.通过7个基准函数进行仿真测试发现:和标准的人工蜂群算法相比,改进的人工蜂群算法有较好的收敛速度和收敛精度,有效提高了原算法的全局寻优能力,且并未大量增加算法的复杂度,是一种有效的优化算法.     

一种求解多目标优化问题的混合演化算法

提出了一种混合演化算法求解多目标优化问题.演化算法是解决多目标优化问题的有效方法,在全局优化问题中具有很好的鲁棒性,但其局部搜索性能有待改善.Hooke and Jeeves方法是一经典的局部搜索算法,将其与演化算法结合求解多目标优化问题,提高了解的收敛质量,因而从整体上提高了算法的性能,并且测试结果也说明了该算法的可行性.     

基于学习与竞争的改进PSO算法研究

针对普通PSO算法收敛速率慢,难以收敛到全局最优解的问题,提出了一种基于学习与竞争的改进PSO算法.该算法通过将种群内部学习和竞争的思想与PSO算法相结合,让种群中个体通过竞争和学习策略来替代原有的PSO算法迭代公式.该方法在不增加PSO算法计算复杂度的基础上,能够克服基本PSO算法的不足.最后基于动态系统的稳定性分析理论,给出了该PSO算法收敛性的证明.在7种不同的测试函数上对改进后的算法进行了实验测试.实验结果表明该改进算法比传统的PSO算法有着更好的搜索精度.结果证明,新算法比普通的PSO算法具有更高的搜索精度和较低的时间复杂度.改进算法求解函数优化问题更加有效,收敛速率更快.     

基于改进莱维飞行的狼群算法及其在翼型气动优化设计中的应用

智能种群算法在翼型气动优化领域获得越来越多的关注。提出了一种基于改进莱维飞行的狼群算法,并对其寻优性能进行了测试和验证。为平衡算法的局部搜索和全局搜索能力,将局部搜索性能强但易早熟的狼群算法与莱维飞行相结合,在增加收敛速度的同时,保证算法的全局搜索能力。为克服原始莱维飞行效率低、精度差的缺陷,引入高斯核函数自适应调节莱维飞行的搜索步长,以增加其搜索效率;引入四元法,以增加其搜索精度;通过标准测试函数和标准翼型气动优化设计算例验证,表明改进算法在优化效率和全局寻优能力方面均优于原始算法。     

求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法及应用

为解决混合蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法.算法利用元胞的邻域结构代替基本蛙跳算法的分组方法,进而克服经典混洗蛙跳算法分组的缺点.通过元胞自动机的邻域结构和演化规则降低算法的选择压力和保持种群多样性,利用改进的螺旋进化方式和混沌变异方式平衡局部搜索和全局寻优的关系,进而提高算法寻优速度和寻优精度.经仿真实验将所提算法与5个改进蛙跳算法进行对比可知,无论是典型基准函数优化问题,还是油田措施规划方案求解产出投入比,该算法都能获得很好的求解结果.     

基于单纯形局部搜索的自适应差分进化算法

针对标准的差分进化（DE）算法在高维复杂的函数优化中易早熟收敛,进而导致搜索精度低甚至优化失败的问题,提出一种基于单纯形局部搜索的自适应的差分进化算法（SSADE）．将DE算法的快速全局搜索能力与单纯形的强局部寻优能力有机结合起来,进一步提高了解的精度．参数自适应变化有效地维持了种群的多样性,自适应的变异策略扩大了个体的搜索范围,增强了算法寻优效果,仿真实验验证了新混合算法的有效性．     

一类新合成的共轭梯度算法

结合已有修正的DY共轭梯度方法和修正的HS共轭梯度方法的优点,提出了一种求解无约束优化问题的新共轭梯度方法,证明了该算法具有全局收敛性,同时还证明了该算法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性。     

利用优化的遗传算法解决饲料配方设计问题

 利用改进和优化传统遗传算法的选择策略、搜索空间,自适应调整交叉率和变异率提高了计算效率,并在遗传进化过程中用优秀个体群来逐步缩小搜索空间,提出了求解饲料配方设计问题的一种改进方法(GA+).应用该方法对3个经典非线性测试函数进行了仿真,在收敛速度和全局优化方面好于现有的遗传算法.结果表明,GA+较好地保持了种群的多样性,精度高、收敛速度快,对求解饲料配方设计问题非常有效.     

一种融入小生境技术的遗传禁忌算法

针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,禁忌搜索强烈依赖于初始解等问题,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,分析两者的优势和不足,提出了一种融入小生境技术的遗传禁忌算法.该算法采用融入了小生境技术的遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,同时可以抑制早熟现象,避免过早收敛到局部最优.分析和实验结果表明,该算法能很好地抑制早熟收敛,同时在计算速度和计算结果方面都有改进,是一种快速有效的优化算法.     

白腐真菌的培养及其在染料污水脱色中的应用

阈值法是图像分割最为常用的方法之一,然而基于一维直方图的阈值方法分割结果容易受噪声的影响.基于二维直方图的二维Fisher准则能够克服一维阈值法缺陷,具有较好的分割性能.但是二维Fisher准则阈值法在求取最优阈值时需要大量的计算,运算速度非常慢.常用的二维Fisher准则阈值优化计算方法如粒子群算法和遗传算法容易陷入局部最优.杜鹃搜索算法是新近提出的一种元启发优化算法,一些经典的函数优化问题测试结果表明杜鹃搜索算法全局寻优能力优于粒子群算法和遗传算法.在介绍杜鹃搜索算法的基础上,提出一种基于杜鹃搜索算法改进的二维Fisher准则阈值分割方法.实验结果证明,提出的方法降低了基本二维Fisher准则阈值法最优阈值的寻找时间,提高了图像分割的实时性,是一种性能良好的图像分割方法.     

并行混沌与和声搜索的多目标混合优化算法

针对传统的混沌优化算法对初始值敏感、搜索精度低和收敛速度慢,以及和声搜索收敛不稳定、处理多目标优化问题时适应性差等不足,研究了一种多目标并行混沌与和声搜索混合优化算法(MOCOHSA).MOCOHSA利用并行混沌优化的全局搜索能力与和声搜索算法的局部搜索能力,并在和声搜索中引入自适应操作,在解决多目标优化问题时表现出良好的搜索速度和收敛性能.对8个多目标优化测试函数的优化计算中,该算法表现出比其它多目标优化算法更好的性能.算法最后用于解决卫星热管设计问题.