基于布谷鸟搜索算法的漏磁反演方法研究

针对漏磁检测中的缺陷反演重构问题,引入了一种新型启发式优化算法—布谷鸟搜索算法,提出了以径向基函数神经网络为前向模型,布谷鸟搜索算法用作迭代算法的漏磁反演方法.为验证该反演方法的有效性,分别使用了不含噪声和含噪声的漏磁仿真信号以及实测漏磁信号.实验结果表明,与粒子群优化算法和差分进化算法相比,布谷鸟搜索算法的处理误差最小,而且对含噪声仿真漏磁信号和实测漏磁信号的重构结果依然能够较好地逼近真实缺陷.因此,基于布谷鸟搜索算法的反演方法对噪声具有一定的鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演方法.     

一种协同进化布谷鸟搜索算法

为提高布谷鸟搜索算法的收敛速度和求精能力,在研究现代智能算法和启发式方法的基础上,提出协同进化布谷鸟搜索算法.分析Lévy Flight飞行搜索机制,将传统布谷鸟算法与粒子群算法相结合,提出基于粒子群算法的协同进化布谷鸟搜索算法.通过对典型非线性测试函数进行仿真测试,分析实验数据和收敛曲线,验证该算法的有效性和可行性.     

一种面向三维感知的多媒体传感器网络覆盖增强算法

现存的多媒体传感器网络优化算法,都存在着容易陷入局部最优解的问题.布谷鸟算法利用长距离的搜索可以有效地跳出局部最优解,基于多媒体传感器网络三维感知模型,提出了改进布谷鸟搜索的覆盖增强算法,该算法通过引入精英机制、多维度优化和学习反馈策略来优化多媒体传感器节点的旋转角度以降低覆盖重叠,优化网络覆盖,这是首次利用改进布谷鸟搜索算法来优化网络覆盖.最后,利用仿真实验证明了该算法可以快速有效地优化网络覆盖.     

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.     

求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法

基于布谷鸟搜索算法和单亲遗传算法,设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法.该算法首先对客户位置进行聚类分析,然后再进行各区域的路径优化.混合智能算法不仅改进了布谷鸟搜索算法中当鸟卵被鸟窝主人发现后需要随机改变整个鸟窝位置的操作,同时引入的单亲遗传算法加快了最优配送路线的搜索速度.分析和比较了混合智能算法与布谷鸟搜索算法的计算复杂度.最后采用国际通用标准测试集Benchmark Problems进行测试.结果显示,混合智能算法是求解带时间窗车辆路径问题的一种有效算法.     

求解非线性方程组的改进布谷鸟算法

将非线性方程组转化为无约束优化问题,采用改进的布谷鸟搜索算法对问题进行求解.用该方法对多个非线性方程组进行了求解,结果表明,改进的布谷鸟搜索算法可以避免获得局部最优解,提高了非线性方程组的求解精度和速度,而且性能优于对比算法.     

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。     

一种有效的水下目标波达角估计方法

为提高水下目标波达角(direction of arrival,DOA)估计精度,提出一种基于布谷鸟搜索算法的最大似然DOA估计法.该方法将布谷鸟搜索算法中影响布谷鸟搜索路径的多个参数由固定值改为自适应的动态参数,不仅改进了算法的精度,而且大幅度地提高算法的收敛速度.应用改进后的布谷鸟搜索算法优化基于分数低阶空时矩阵的最大似然DOA估计函数,使水下目标DOA估计在准确的前提下更加迅速.仿真结果表明,无论是在多途环境下还是无多途环境下,该方法都能有效地对水下目标进行DOA估计,而且具有很高的收敛速度,因此该方法具有一定的实际应用前景.     

基于布谷鸟搜索算法的最大似然DOA估计

为解决最大似然DOA(Direction of Arrival)估计多维非线性搜索计算量大的问题, 将布谷鸟搜索算法与最大似然算法相结合, 利用布谷鸟搜索算法优化多维非线性的最大似然DOA估计谱函数。在保留布谷鸟搜索算法的主体思想的同时, 改进了算法的位置迭代方式, 加快了收敛速度。仿真结果表明, 改进的布谷鸟搜索算法在DOA估计中具有较好的收敛性, 估计性能较好。     

基于自适应布谷鸟搜索算法的Tsallis熵阈值图像分割

针对现有图像分割算法中计算复杂度大的问题,提出一种基于自适应布谷鸟(adaptive cuckoo search,ACS)算法的Tsallis熵阈值图像分割方法,能够改善学习过程和收敛速度,减少分割时间.该方法使用Tsallis熵作为ACS的适应度函数值,实现无参数搜索过程,在搜索空间中使用当前位置的知识来自适应步长,最后使用ACS最大化Tsallis熵来获得最优阈值,得到分割图像.实验结果表明,该文方法能够有效实现图像分割,且分割时间低于粒子群优化算法、布谷鸟搜索算法和改进布谷鸟搜索算法,结构相似性(Structural Similarity, SSIM)和收敛成功率高于其他算法.     

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。     

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.     

基于改进布谷鸟算法结合电导增量法的最大功率点追踪

动态遮阴下,光伏阵列的输出P-U曲线会出现多个功率极值点,传统最大功率点追踪会陷入局部最优。为此,本文提出基于自适应差分进化的改进布谷鸟(ICS)算法与电导增量法(INC)相结合的复合算法(ICS-INC)。该算法提出自适应抛弃概率和自适应步长因子,结合差分变异进行随机偏好游走,使算法的搜索开发能力得到提升,避免陷入局部最优。通过改进Lévy飞行公式减小其随机性,减小算法的迭代次数来缩短跟踪时间,由INC实现局部快速搜索,稳定输出最大功率。仿真结果表明,与其他算法相比,该算法的追踪速度,全局搜索性以及环境变化的适应能力均得到提升。     

An improved Cuckoo search algorithm for multi-objective optimization

The recently proposed Cuckoo search algorithm is an evolutionary algorithm based on probability. It surpasses other algorithms in solving the multi-modal discontinuous and nonlinear problems. Searches made by it are very efficient because it adopts Levy flight to carry out random walks. This paper proposes an improved version of cuckoo search for multi-objective problems (IMOCS). Combined with nondominated sorting, crowding distance and Levy flights, elitism strategy is applied to improve the algorithm. Then numerical studies are conducted to compare the algorithm with DEMO and NSGA-II against some benchmark test functions. Result shows that our improved cuckoo search algorithm convergences rapidly and performs efficienly.     

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.     

改进的CS-GRNN模型在城市需水量预测中的应用

为了更加准确地预测城市需水量,提出一种基于改进布谷鸟算法优化广义回归神经网络模型的城市需水量预测方法.该方法采用改进的布谷鸟算法对广义回归神经网络的平滑因子进行优化,建立改进布谷鸟算法优化的广义回归神经网络模型(ICS-GRNN),并应用于南宁市城市需水量预测中.通过使用南宁市2001—2012年城市需水量测试数据分别对传统GRNN法和ICS-GRNN法的预测结果进行比较,结果表明,该方法具有更高的预测精度和数据拟合能力.     

融合正弦余弦算法的蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法存在收敛速度慢、求解精度差和易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合正弦余弦算法的蝴蝶优化算法.首先在蝴蝶自身认知部分引入非线性自适应因子,其次重新定义香味浓度计算公式,最后在局部搜索阶段引入改进的正弦余弦算法.通过19个基准函数的测试,实验结果表明,本算法在收敛速度、寻优精度和鲁棒性方面均优于蝴蝶优化算法(...     

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。     

基于智能优化算法的供水管网漏水点定位

针对城市供水管网的爆管事故,基于管网水力学模型和管网水压监测点的监测信息,利用3种智能优化算法——杜鹃算法、遗传算法和粒子群算法,建立了爆管定位模型,并在2个算例管网中进行了测试.2个算例管网的运行结果显示,杜鹃算法由于其调节参数少,快速搜寻能力强,在爆管定位的智能优化算法中显示了更优秀的定位能力,在小规模算例管网中可以实现对爆管点的定位,在较大规模的算例管网中也可以实现90%以上的定位寻优效果,显示了强大的算法应用可扩展性.