自适应步长和发现概率的布谷鸟搜索算法

针对因参数设置为常数、个体参数设置相同而导致布谷鸟算法求解精度降低的问题,提出一种基于适应值分配的自适应步长和发现概率的布谷鸟搜索算法,进行仿真实验,并与其他改进算法进行对比研究。结果表明:自适应步长和发现概率的布谷鸟搜索算法提高了算法的计算精度,计算结果优于原始的布谷鸟算法;与其他改进的布谷鸟算法相比,具有较强的竞争性。     

基于改进布谷鸟搜索算法的架桥机结构损伤识别

针对架桥机结构损伤的特点及布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢、缺乏活力等问题,从动态发现概率、步长和莱维飞行三个方面对布谷鸟搜索算法进行了改进.以TLJ900型架桥机的主梁为研究对象,针对裂纹损伤,以固有频率和模态保证准则作为损伤检测的指标,用改进后的布谷鸟搜索算法对架桥机的结构进行了损伤识别.仿真结果表明:与其他智能优化算法相比,改进算法的收敛速度和全局寻优能力有明显的提升,能更准确的判断出架桥机结构损伤的位置和程度,故障识别精度更高.     

基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法

步长的选取对于布谷鸟搜索算法的收敛速度与运算结果的精度起着关键作用。提出了一种基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法。首先,在原始自适应步长布谷鸟搜索算法中,当上一代鸟窝位置为最优位置时,步长不再更新,则简单修正原有的步长让其更新;其次,将逐维更新评价策略引入修正后的自适应步长布谷鸟搜索算法。实验结果表明,该算法不仅平衡了全局寻优能力和寻优精度之间的矛盾而且具有较好的收敛速度。     

求解连续函数优化的自适应布谷鸟搜索算法

为了提高布谷鸟搜索算法求解连续函数优化问题的性能,提出一种自适应布谷鸟搜索算法,改进算法利用解与当前最优解之间对应维上距离,实现随机游动步长的自适应调整。距离当前最优解对应维越远,维的随机游动步长越长,反之越短。利用解的适应度与群体平均适应度的关系自适应调整发现概率,使劣质解比优秀解更容易被淘汰。将自适应布谷鸟算法应用于8个典型测试函数,实验结果表明,改进算法有效改善求解连续函数优化问题的性能,尤其适合求解高维、多峰的复杂函数。与相关的布谷鸟搜索算法比较,自适应布谷鸟搜索算法更具竞争力。     

求解软时间窗装卸一体车辆路径问题的布谷鸟算法

带软时间窗的装卸一体车辆路径问题是组合优化中典型的NP-hard问题,针对标准布谷鸟搜索算法后期收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺陷,提出了节约算法和随机概率混合的初始化改进策略以及动态发现概率和信息素导向变异机制的改进策略,通过标准测试函数对算法进行定量测试,证明了改进布谷鸟搜索算法的性能优势。将改进的算法应用于求解带软时间窗装卸一体的车辆路径问题,并与现有的优秀算法进行对比,验证了改进的布谷鸟搜索算法在实际工程领域的优越性。     

基于动态平衡因子自适应步长的布谷鸟搜索算法

针对标准布谷鸟搜索算法依赖Lévy飞行的游走导致整个搜索过程步长具有随机性的问题,提出一种基于动态平衡因子自适应步长的布谷鸟搜索算法。通过对标准布谷鸟搜索算法中参数偏度动态自适应取值来实现算法对步长的动态自适应,同时引入动态平衡因子以调节全局适应度和当前迭代次数所占的比重,从而实现布谷鸟搜索算法收敛速度和搜索精度的平衡。测试仿真实验结果表明,与标准布谷鸟搜索算法相比,提出的算法收敛速度显著提升;与单纯依赖迭代次数自适应步长的布谷鸟算法相比,提出的算法避免了为追求收敛速度而造成的算法早熟现象。     

基于当前极值高斯扰动的改进布谷鸟算法

针对布谷鸟算法(Cuckoo Search,简称CS)收敛速度不够快、求解精度不够高等问题,给出基于当前极值高斯扰动的改进布谷鸟算法(GCS)。并用5个典型的测试函数对GCS、CS、DGCS、CCS和ICS的性能进行对比,仿真实验结果显示GCS比其他四种算法有更快的收敛速度与更高的求解精度。     

基于改进布谷鸟算法的无线传感网络覆盖多目标优化

对布谷鸟算法改进了改进,运用改进的布谷鸟算法对无线传感器覆盖进行了优化.以覆盖率、节点利用率、网络能耗均衡系数为综合优化目标,建立了无线传感器覆盖多目标优化函数.针对普通布谷鸟算法后期搜索能力弱,容易陷入局部极限的缺陷,采取了发现概率和搜索步长自适应特征的改进措施.仿真结果显示方法有较好的优化效果.与遗传算法相比,覆盖率提高了6.73%;利用率减少了16.66%,能耗均衡系数减少17.82.     

基于模拟退火的自适应布谷鸟算法求解公交调度问题

根据实际应用中布谷鸟算法体现出的局部搜索能力差的问题,本文采用算法结合的方式把模拟退火算法结合其中,同时动态更改发现概率以及搜索步长,使之变成自适应混合布谷鸟算法。利用标准测试函数进行检验,发现此结合算法能够很好地提高算法运算质量,收敛速度较快。通过实际应用,将该算法引入到公交调度系统当中,效果较好,这为公交系统优化研究提供了一个新颖的方法。     

基于动态分组与高斯扰动的改进布谷鸟算法

【目的】针对原有布谷鸟算法在求解最优化问题时的不足,提出一种基于动态分组与高斯扰动的改进布谷鸟搜索算法(Gaussian perturbating and dynamic grouping for cuckoo search,GPDGCS)。【方法】GPDGCS算法在原有布谷鸟算法的求解过程中应用了高斯扰动与动态分组策略。【结果】通过6个典型的测试函数对GPDGCS算法进行仿真实验,结果表明GPDGCS算法比原有布谷鸟算法有更高的收敛速度、求解精度等。【结论】GPDGCS算法在一定程度上可避免算法陷入局部最优。     

基于多开端策略的改进布谷鸟搜索算法研究

针对传统布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法在迭代后期寻优速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种多开端调节布谷鸟搜索(Multi-start Adjustable Cuckoo Search,MACS)算法。改进算法引入多开端、飞行尺度和发现概率动态调节、反向学习等策略,能够有效消除Lévy-flights策略的固有缺陷,从而平衡全局、局部搜索能力,并利用经典算例验证改进算法的优越性。仿真结果表明,改进算法在求解质量及收敛速度等方面较传统CS算法、PSO算法均有一定程度的提高。     

一种布谷鸟-交叉熵混合优化算法及其性能仿真

为了提高布谷鸟搜索算法在求解复杂优化问题时的收敛速度和搜索精度,基于交叉熵方法,构建了一种新的布谷鸟-交叉熵混合优化算法.该算法将基于模型的交叉熵随机优化算法和基于种群的布谷鸟搜索进行有机融合,采用协同演化策略,既提升了混合算法收敛速度,又改善了其全局优化能力.对经典测试函数和PID控制器整定问题的仿真结果表明,新算法具有全局搜索能力强、求解精度高和鲁棒性好等特性,是一种求解复杂优化问题的可行和有效算法.     

融合多策略改进的自适应乌鸦搜索算法

针对乌鸦搜索算法存在收敛精度低,寻优速度慢,位置更新存在盲目性等缺陷,提出了一种融合多策略改进的自适应乌鸦搜索算法(Adaptive Crow Search Algorithm with Multiple Strategy Improvements, ACSA)。首先,通过引入一种记忆遗忘机制,不仅提高了算法的收敛速度和精度,而且能够保持种群的多样性。当个体乌鸦发现存在跟随者时,引入了黄金正弦算法进行位置更新,克服了位置更新存在盲目性的不足,从而提高了算法的收敛精度。同时改进了自适应感知概率和飞行步长,以此提高算法的寻优速度和精度。将本算法运用于13个基准测试函数和三杆桁架的设计问题,并同其他的算法进行试验对比,并将实验结果进行Wilcoxon秩和检验以及Friedman检验。实验结果表明,改进后的算法在函数优化以及三杆桁架的工程优化问题上,均能够较好地寻优求解,算法的求解精度和收敛速度均得到了一定的提升。     

基于自适应布谷鸟搜索的RIS辅助无线定位系统

可重构智能表面(RIS)是6G关键技术之一,可灵活部署在基站服务区域的内部,辅助基站定位,提高定位精度.针对RIS辅助毫米波多输入单输出无线定位系统,利用布谷鸟搜索算法(CS)求解极大似然位置估计函数.为了提高算法寻优能力,将CS算法的发现概率和搜索路径步长由固定值改为自适应变化的动态参数.实验结果表明,引入RIS辅助定位可以明显提高定位精度,自适应布谷鸟搜索算法(ACS)寻优能力高于布谷鸟搜索算法.     

Spark框架下混合SACS-GS的大数据清洗方法

提出一种Spark框架下自适应布谷鸟搜索(self-adaptive cuckoo search,SACS)和引力搜索(Gravitational Search,GS)算法的混合SACS-GS方法,并给出了Spark框架下SACS-GS方法大数据清洗方案.首先提出自适应布谷鸟算法,给出两种改进的搜索策略,通过线性递减概率规则将两种策略结合起来,形成自适应搜索策略,避免种群早熟和提高收敛速度,然后引入自适应发现概率,提高种群的多样性. SACS算法混合GS算法得到SACS-GS方法,该方法通过引力搜索算法的局部搜索能力来确定自适应布谷鸟算法的全局范围,并找到使卵生长和成熟的最佳解决方案,有效地识别大数据中的错误数据.实验结果表明, SACS-GS方法具有较高的大数据异常检测精度,且精度高于其他现有方法,处理时间低于其他方法.     

基于动态分组与高斯扰动的改进布谷鸟算法

【目的】针对原有布谷鸟算法在求解最优化问题时的不足，提出一种基于动态分组与高斯扰动的改进布谷鸟搜索算法(Gaussian perturbating and dynamic grouping for cuckoo search，GPDGCS)。【方法】GPDGCS算法在原有布谷鸟算法的求解过程中应用了高斯扰动与动态分组策略。【结果】通过6个典型的测试函数对GPDGCS算法进行仿真实验，结果表明GPDGCS算法比原有布谷鸟算法有更高的收敛速度、求解精度等。【结论】GPDGCS算法在一定程度上可避免算法陷入局部最优。
     

Job-shop调度问题的离散布谷鸟搜索算法求解

在布谷鸟搜索算法的基础上,提出了一种基于升序排列的离散布谷鸟搜索算法(DCS),使用该算法求解Job-shop的经典LA问题.仿真数据显示,该算法在收敛速度、精度和稳定性方面都明显优于粒子群优化算法和萤火虫优化算法,显示出DCS算法的可行性和有效性.     

基于动态分组与混沌扰动的改进布谷鸟算法

针对布谷鸟算法(CS)求解速度不够快、精度不够高的问题,给出一种基于动态分组与混沌扰动的改进布谷鸟算法(ICS),并通过5种经典的测试函数对其性能进行测试.仿真实验结果表明,ICS比CS有更快的求解速度和更高的求解精度.     

基于最小错误概率变步长的盲均衡算法

在分析了基于最小错误概率盲均衡算法的基础上,用牛顿梯度变步长算法实现了基于最小错误概率新的变步长盲均衡,克服了固定步长收敛速度和收敛精度之间的矛盾,加快了收敛速度,减小了稳态剩余误差。计算机仿真结果分别给出了4PAM,8PAM信号在典型电话信道和普通最小相位信道中牛顿梯度变步长算法与固定步长算法的收敛曲线。由两种算法收敛曲线的比较可以看出,新算法的收敛性能明显得到改善。     

基于最小错误概率变步长的盲均衡算法

在分析了基于最小错误概率盲均衡算法的基础上,用牛顿梯度变步长算法实现了基于最小错误概率新的变步长盲均衡,克服了固定步长收敛速度和收敛精度之间的矛盾,加快了收敛速度,减小了稳态剩余误差。计算机仿真结果分别给出了4PAM,8PAM信号在典型电话信道和普通最小相位信道中牛顿梯度变步长算法与固定步长算法的收敛曲线。由两种算法收敛曲线的比较可以看出,新算法的收敛性能明显得到改善。