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。     

一种视频编码的遗传块匹配算法

块匹配算法是视频编码的关键技术，算法的效率直接影响了视频传输的质量。目前有许多较好的搜索算法提高了块匹配算法的效率。而遗传算法是一种随机化搜索算法，它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。文中通过对遗传 算法进行改进，将其应用于低比特率视频编码的块匹配算法中，经过实验仿真，在保持较好性能的基础上提高了搜索效率。     

基于贪婪搜索和变异操作的布谷鸟算法

作为一种新型的生物启发式群体智能算法,布谷鸟算法模拟了布谷鸟生育雏鸟以及鸟类的Levy flights行为,是一种全局最优搜索算法,为了更好地提高算法对不同问题的适应能力,提出一种基于贪婪搜索和变异操作的布谷鸟(GMCS)算法.根据最优位置设计一种贪婪搜索策略,贪婪搜索策略和Levy flights随机游动搜索策略按概率交替进行,加强算法的局部探索能力;引入差分进化算法中的变异操作,提高算法跳出局部最优的能力;加入一个新的参数,根据收敛状态自适应地调整参数阈值以控制贪婪搜索策略和变异操作的执行次数.通过8个标准测试函数进行数值实验,实验结果表明,与部分改进的布谷鸟算法以及一些其他改进的演化算法相比,GMCS算法具有较好的收敛性能和适应能力,验证了改进后算法的有效性.     

一种基于插入法的禁忌搜索算法

结合插入法和禁忌搜索算法的优点，提出了一种基于插入法的禁忌搜索算法TIS(tabu-insert search)，该算法利用禁忌搜索算法较强的局部搜索能力和插入法在构造高质量解时的优越性来进行解空间的搜索．TIS能有效地帮助搜索程序跳出局部最优解，找到全局最优或次优解．以典型的组合优化问题TSP为例，验证了该算法的有效性，计算机实验的结果表明该算法有较好的寻优能力．     

城市路网的一种最优路径搜索算法

为了在城市路网中搜索最优路径,建立了一种限制搜索区域的时变权重有向图模型。在限制搜索区域上,模型首次引入了搜索方向因素,综合考虑三个因素:时变的车流密度、定常的空间距离以及搜索方向,更加符合城市路网实际交通状况。进一步,给出了相应的最优路径搜索算法。与传统的城市路网最优路径搜索算法相比,所提算法有两个优点:(i)缩小了搜索范围,进而降低了计算量;(ii)根据不断变化的交通流自适应地选取最优路径,保证了最终所选路径在当时所处环境下是最优的。仿真实验证明了该模型算法的有效性、自适应性和实时性。     

采用极值搜索算法估计附着系数的车辆驱动防滑控制

为了解决现有驱动防滑控制(ASR)策略响应慢、鲁棒性差的问题,提出一种利用扰动极值搜索算法估计动态路面附着系数的车辆驱动防滑控制策略.搭建车辆动力学系统模型,采用扰动极值搜索算法,自动搜索路面附着系数-滑移率曲线的极大值点,并设计一种踏板信号前馈控制与滑移率负反馈校正的动态驱动防滑控制策略,将车轮滑移率控制在附着系数-滑移率曲线附着系数极大值对应的滑移率处.结果表明:采用扰动极值搜索算法估计路面附着系数的驱动防滑控制策略能够在0.4 s将轮胎滑移率、附着系数和车辆加速度控制在最优滑移率、最优附着系数和稳定车辆加速度较小的邻域内,比门限值ASR控制快0.8 s.     

基于PCGPS算法的UCAV自主攻击可投放区快速解算

无人作战飞机（UCAV）可投放区解算的实时性和精确性直接制约着UCAV自主攻击水平。针对传统可投放区求解过程中存在求解速度慢、实用性受限等缺点,提出了一种基于并行混沌模式搜索（PCGPS）策略的快速算法。该算法综合了并行混沌搜索算法的全局最优搜索能力和广义模式搜索算法的局部精确搜索能力,将混沌变量映射到可投放区边界范围内,并利用并行混沌搜索算法搜索初步最优值作为广义模式搜索的初值,再利用广义模式搜索算法进行局部精确搜索,得到全局最优可投放区边界值。在此基础上,研究了UCAV投弹方式、投弹速度和投弹高度对可投放区边界的影响。数字仿真表明,该算法搜索精度高、速度快,具有快速解算自主攻击可投放区能力。     

非线性标量系统的三单元全局极值搜索算法研究

传统多单元全局极值搜索算法仅对两个相同独立单元组成的并联系统进行实时控制,且极值搜索方向具有盲目性,容易偏离全局极值点而影响算法收敛性。提出了一种适用于含三个相同独立单元的多单元全局极值搜索算法,采用切换逻辑设计了切换控制律。证明了算法的收敛性。通过仿真对比说明:三单元全局极值搜索算法,搜索到全局极值的同时,有效地避免盲目的搜索过程,并改善了部分单元的收敛性。     

车辆导航中一种改进的路径优化算法

针对车辆定位与导航系统中的最优路径规划中存在的问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用双向A*算法和地图分层搜索技术减小搜索空间,采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了算法的执行效率.仿真试验的结果证明了该算法的优异性能.     

一类物资多目标规划的算法研究和评价模型

提出了一种多目标资源分配的启发式搜索算法和评价模型,通过初始的若干种物资在不同站点之间的几种可能的调配方案,确定邮不同的初始搜索矩阵,在此基础上进行搜索可以很大程度地减少全局最优解的范围,结果表明,利用提出的基于随机参数统计原理的评价模型便能很容易得出合适的方案解。     

求解卸装一体化车辆路径问题的改进导向局部搜索算法

针对卸装一体化车辆路径问题,提出一种变惩罚函数的导向局部搜索算法(IGLS)。在传统导向局部搜索算法的基础上加入了新的惩罚效用函数,当传统导向局部搜索算法陷入局部最优时,变换惩罚策略后重新搜索,从而扩展搜索的邻域。通过和传统导向局部搜索算法以及TS_GLS算法在不同算例上的仿真结果比较,验证了所提算法在解决卸装一体化车辆路径问题上的有效性和稳定性。     

基于MMHC算法的贝叶斯网络结构学习算法研究

贝叶斯网络是人工智能领域研究不确定环境下知识表示和因果推理的有效工具之一,迄今为止已经提出了许多贝叶斯网络结构学习算法.MMHC算法是一种较新的贝叶斯网络结构学习算法,该算法的评分搜索阶段应用了贪婪搜索算法,但该算法容易陷入局部最优而无法得到全局最优网络,针对该缺点,在MMHC算法的评分搜索阶段应用模拟退火、随机重启爬山搜索、禁忌搜索3种搜索策略取代贪婪搜索,详尽的实验结果表明在MMHC算法中这3种搜索算法的效果普遍优于贪婪搜索,其中模拟退火搜索学习效果最好,MMHC算法的评分搜索阶段可以用模拟退火搜索替代贪婪搜索达到提升算法的学习效果.     

一种改进的多初始解禁忌搜索算法

本文根据禁忌搜索算法的特点,提出了一种基于多初始解的禁忌搜索算法(STS)。该算法为禁忌搜索算法构造多个较优初始解,进而进行多初始解禁忌搜索以找到全局最优解。以旅行商问题(TSP)为例,验证了该算法的有效性。     

基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计

文章提出了一种基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计算法.该算法将块匹配运动估计的局域性搜索与离散粒子群算法的全局性搜索结合起来,并针对运动矢量的特点,采用了Gray码编码、运动矢量预测以及有效的迭代提前终止准则等策略,克服了以往快速搜索算法容易落入局部最优的问题,在获得与全搜索算法相近的搜索精度的同时,降低了平均搜索...     

求解航天器最优交会问题的改进和声搜索算法

针对航天器最优交会问题,基于C-W模型建立一种燃料时间混合指标,并提出一种改进和声搜索(AHS)算法进行求解.在AHS算法中,提出一种全局均匀学习操作,利用了当前全局最优和声的指导作用,取代了原始和声搜索算法的基音调整操作,增强全局搜索和局部搜索的平衡,并对参数PAR进行了有效的动态调整,以更好适应算法的搜索进程.利用几个最优交会实例对AHS算法的有效性进行了测试,数值结果表明AHS算法能够取得满意的结果,并且优于其他算法.     

一种实现IBOC数字音频广播系统中复用技术的方法

本文介绍了IBOC数字音频广播系统的逻辑信道划分和可变码率编码的音频输入,提出一种在系统数据链路层应用联合码率控制的方法实现逻辑信道业务复用的方法,可充分利用系统带宽,实现最优的资源分配.     

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.     

一种引入复合形法的改进引力搜索算法

针对引力搜索算法求解复杂问题时搜索精度不高、易出现早熟收敛问题,提出一种引入复合形法的改进引力搜索算法。该算法在寻优初期利用引力搜索算法进行全局搜索,同时对引力系数进行改进,以提高全局收敛速度;在寻优后期,当算法出现早熟收敛现象时,引入复合形法,利用复合法较强的局部搜索能力,帮助种群快速跳出局部最优解。通过5个标准测试函数验证了改进算法的可行性和有效性。与标准引力搜索算法、基于权值的引力搜索算法、记忆性引力搜索算法相比,该算法具有更高的收敛精度和更快的收敛速度。     

改进禁忌搜索算法在TSP问题中的应用

提出了一种基于改进最近邻点法的禁忌搜索算法（TSBIN）。该算法利用改进最近邻点法为禁忌搜索算法构造较优初始解,能更有效地搜索全局最优解。以旅行商问题（TSP）为倒,验证了该算法的寻优性。     

滑模极值搜索算法与控制器的一体化设计

针对滑模极值搜索算法与控制器采取单独设计会导致系统难以发挥最佳性能的问题,提出在传统滑模极值搜索控制系统中将滑模极值搜索算法与控制器一体化的设计方法,通过建立滑模极值搜索算法与被控对象的一体化模型,运用终端变结构切换面和相应的控制策略,使得极值搜索系统的输出能够在较短的时间内搜寻并稳定于全局最优值.仿真结果验证了此设计方法的有效性.