多阶段动态扰动和动态惯性权重的布谷鸟算法

针对布谷鸟仿生智能优化算法存在着的易陷入局部最优、求解精度低以及收敛速度慢等问题,提出了基于多阶段动态扰动和动态惯性权重的布谷鸟搜索算法（MACS）。利用多阶段动态扰动策略对布谷鸟算法的全局位置的最优鸟巢位置根据方差可调的正态随机分布进行扰动,有利于增加种群的多样性和鸟窝位置的灵活性,提高算法全局搜索能力。在局部位置处引入动态惯性权重,使得算法有效克服易陷入局部最优的缺陷,提高局部寻优搜索能力。引入了动态切换概率[p]代替固定概率,可以动态平衡全局搜索和局部搜索。通过与4种算法相比和11个测试函数的仿真结果表明：改进布谷鸟算法（MACS）的寻优性能明显提高,收敛速度更快,求解精度更高,具有更强的全局搜索能力和跳出局部最优能力。     

基于粒子群遗传算法的BP神经网络摄像机标定

摄像机标定是从二维图像提取三维空间信息的关键步骤,标定的精度直接关系到三维重构结果的逼真程度。为了有效解决传统摄像机标定算法中的多参数、计算费时费力等问题,提高摄像机标定的精度和速度,将粒子群遗传算法（particle swarm optimization genetic algorithm,PSO-GA）应用于摄像机标定中。对参数进行粒子群算法优化后,再使用遗传算法中的选择、交叉和变异等操作进行参数优化,以实现粒子群算法与遗传算法的融合。结合后的算法全局搜索能力较强,收敛速度更快,优化能力与鲁棒性得以提高。同时,基于神经网络的摄像机标定方法所能覆盖的标定空间十分有限,提出了一种采用粒子群遗传算法优化BP神经网络的摄像机标定方法,以解决传统摄像机标定方法难以解决的问题。实验数据表明,基于粒子群遗传算法的BP神经网络标定是一种可行的方法,标定精度高,收敛速度快,泛化能力强。     

改进的布谷鸟算法优化粒子滤波研究

针对布谷鸟算法易限于局部最优的问题，通过对布谷鸟算法的搜索步长值[α]和发现外来鸟卵的物种的概率[pα]进行改进，来平衡布谷鸟算法局部寻优与全局寻优的能力。改进的布谷鸟算法与粒子滤波结合，代替粒子滤波的重采样过程，解决粒子贫化和估计精度低的问题。实验结果表明，改进的布谷鸟优化粒子滤波算法中，粒子的多样性提高，从而保证了估计精度的提高。     

基于改进粒子群优化算法的非线性摄像机标定

本文针对传统优化算法在摄像机标定中存在对初始值敏感、收敛性差、易陷入局部最优等缺点，研究了粒子群优化算法在非线性摄像机标定中的应用，给出了利用改进粒子群 优化算法进行摄像机参数标定的具体步骤。标定实验表明，基于该算法的摄像机标定方法可以克服传统算法的不足，是一种有效的标定方法。     

基于Powell局部搜索策略的全局优化布谷鸟算法

为了解决布谷鸟搜索算法后期收敛速度慢、求解精度不高、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于Powell局部搜索策略的全局优化布谷鸟搜索算法.算法将布谷鸟全局搜索能力与Powell方法的局部寻优性能有机地结合,并根据适应度值逐步构建精英种群候选解池在迭代后期牵引Powell搜索的局部优化,在保证求解速度、尽可能找到全局极值点的同时提高算法的求解精度.对52个典型测试函数实验结果表明,该算法相比于传统的布谷鸟搜索算法不仅寻优精度和寻优率有所提高,并且适应能力强、鲁棒性好,与最新提出的其他改进算法相比也具有一定的竞争优势.     

基于差分进化的布谷鸟搜索算法

针对基本布谷鸟搜索算法局部搜索能力弱、寻优精度低等不足,提出了一种具有差分进化策略的改进布谷鸟搜索算法。该算法是在种群进入下一次迭代之前在其个体上增加两个带权的差来实现个体变异,再对其进行交叉、选择操作得到最优个体,使缺乏变异机制的布谷鸟搜索算法具有变异能力,从而提高布谷鸟搜索算法的多样性,避免种群个体陷入局部最优,增强算法全局寻优能力。对几种经典测试函数和1个典型应用实例进行测试,仿真实验结果表明,新算法具有更好的全局搜索能力,在收敛精度、收敛速度以及寻优成功率等性能上显著优于基本布谷鸟搜索算法。     

自适应动态邻域布谷鸟混合算法求解TSP问题

针对离散布谷鸟算法求解旅行商问题时邻域搜索效率低和易陷入局部最优解等问题,提出了一种自适应动态邻域布谷鸟混合算法（Adaptive Dynamic Neighborhood Hybrid Cuckoo Search algorithm,ADNHCS）。为了提升邻域搜索效率,设计了一种圆限定突变的动态邻域结构来降低经典算法的随机性;此外,提出了可根据迭代过程进行自适应参数调整的策略,并结合禁忌搜索算法来提升全局寻优的能力。使用MATLAB和标准TSPLIB数据库中的若干经典算例对算法性能进行了实验仿真,结果表明与其他基于布谷鸟算法、经典和新型群智能优化算法相比,ADNHCS算法在全局寻优能力以及稳定性方面表现更优。     

具有万有引力加速机理的布谷鸟搜索算法

为了解决布谷鸟搜索算法收敛速度较低、全局收敛效率不高的问题,提出了具有万有引力加速机理的布谷鸟算法.该算法基于万有引力搜索无需学习外部环境因素的变化亦能感知全局最优的特点,将布谷鸟巢穴等价为不同质量的个体,使其在优化过程中不仅遵循Levy飞行规律,而且遵循万有引力定律.不仅利用布谷鸟巢穴间存在的万有引力进行加速搜索,而且提出了一种概率变异的方法,增大了种群多样性,有效地平衡了算法的全局搜索能力和局部开采能力,提高了算法的全局搜索效率和收敛精度.通过算法的数学机理分析和26个基准测试函数实验结果表明,所提出的算法与其他改进智能优化算法比较,具有更优的性能.     

基于克隆布谷鸟算法的资源均衡优化

资源均衡优化问题属于NP-Hard问题,为了能对其高效地进行求解,提出了一种新的克隆布谷鸟算法。该算法首先根据个体适应度自适应地克隆,实现种群的扩张;然后通过Levy变异实现克隆种群的更新;最后去重以及全局择优策略保留最优个体且增加种群多样性;引入非均匀变异算子均衡算法全局均匀搜索能力和局部求精能力。通过对实例进行测试,结果表明克隆布谷鸟算法在求解资源均衡优化问题上比粒子群、差分和标准布谷鸟算法具有更优的全局优化性能。     

动态调整概率的双重布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索算法是一种新兴的仿生智能算法,存在着求解精度低、易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出了动态调整概率的双重布谷鸟搜索算法(DECS)。首先,在自适应发现概率P中引入了种群分布熵,通过算法的所处迭代阶数和种群分布情况,动态改变发现概率P的大小,有利于平衡布谷鸟算法局部寻优和全局寻优的能力,加快收敛速度;其次,在布谷鸟寻窝的路径位置更新公式中,采用了一种新型步长因子更新寻优方式,形成Levy飞行双重搜索模式,充分搜索空间;最后,在随机偏好游走的更新公式引入非线性对数递减的惯性权重策略,使得算法有效克服易陷入局部最优的缺陷,提高寻优搜索能力。与4种算法相比和19个测试函数的仿真结果表明:改进布谷鸟算法的寻优性能明显提高,收敛速度更快,求解精度更高,具有更强的全局搜索能力和跳出局部最优能力。     

求解无约束优化问题的改进布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索算法是一种基于种群迭代搜索的全局优化算法。为求解无约束优化问题,提出一种改进的布谷鸟搜索算法。利用混沌序列构造初始种群以增加群体的多样性,引入动态随机局部搜索技术对当前最优解进行局部搜索,以加快算法的收敛速度。对4个标准测试函数进行仿真实验,并与其他6种算法进行比较,结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。     

量子鲸鱼优化算法求解作业车间调度问题

为了克服基本鲸鱼优化算法（WOA）在解决作业车间调度问题时存在收敛精度低、容易陷入局部最优的缺陷,利用量子计算与优化思想提出了一种量子鲸鱼优化算法（QWOA）,并对其进行了计算复杂度分析、全局收敛性证明及仿真实验。通过对11个作业车间调度问题基准算例的仿真实验发现,与基本鲸鱼优化算法（WOA）、布谷鸟搜索算法（CS）、灰狼优化算法（GWO）相比,QWOA算法在最小值、平均值、寻优成功率等方面具有较优结果。研究表明,量子鲸鱼优化算法在解决作业车间调度问题时,具有更高的收敛精度和更好的全局搜索能力,且能够跳出局部最优。     

求解约束化工优化问题的混合布谷鸟搜索算法

针对布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于Rosenbrock搜索和柯西变异的混合布谷鸟搜索算法用于求解约束化工优化问题。该算法首先采用佳点集方法对鸟窝位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;然后利用Rosenbrock搜索算法对当前最优位置进行局部搜索,以提高算法的收敛速度;最后对当前最优解进行柯西变异以避免算法陷入局部最优。两个约束化工优化问题的实验结果表明了该混合算法的有效性。     

求解约束化工优化问题的混合布谷鸟搜索算法

针对布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于Rosenbrock搜索和柯西变异的混合布谷鸟搜索算法用于求解约束化工优化问题。该算法首先采用佳点集方法对鸟窝位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;然后利用Rosenbrock搜索算法对当前最优位置进行局部搜索,以提高算法的收敛速度;最后对当前最优解进行柯西变异以避免算法陷入局部最优。两个约束化工优化问题的实验结果表明了该混合算法的有效性。     

求解函数优化问题的改进布谷鸟搜索算法

在工程优化中,大多问题是连续优化问题,即函数优化问题。针对布谷鸟算法求解函数优化问题时存在的收敛速度慢、求解精度不高和易陷入局部最优等问题,文中提出非线性惯性权重对数递减和随机调整发现概率的布谷鸟搜索算法(Cuc-koo Search Algorithm with Logarithmic Decline of Nonlinear Inertial Weights and Random Adjustment Discovery Probability,DWCS)。首先,在布谷鸟寻窝的路径和位置更新公式中,设计一种随进化迭代次数非线性递减的惯性权重来改进鸟巢位置的更新方式,以协调布谷鸟算法的探索和开发能力;其次,引入随机调整发现概率代替固定值发现概率,使较大和较小的发现概率随机出现,从而有利于平衡算法的全局探索和局部开发能力,加快算法收敛速度,增加种群多样性;最后,分析对数递减参数和随机调整发现概率,选取对数递减最佳参数组合和随机调整发现概率的最佳取值范围,此时,函数的优化效果最好。与BA,CS,PSO,ICS算法相比,所提算法极大地提高了寻优精度,显著地减少了迭代次数,有效地提高了收敛速度和鲁棒性。在16个测试函数中,DWCS均能收敛到全局最优解,证明了DWCS在求解连续复杂函数优化问题上具有较强的竞争力。     

多智能体布谷鸟算法的网络计划资源均衡优化

网络计划资源均衡属于组合优化问题,为了能快速有效地求解此类问题,提出了一种多智能体布谷鸟算法。针对标准布谷鸟算法缺乏信息共享的缺陷,将多智能体系统引入布谷鸟算法中。多智能体的邻域竞争合作算子实现智能体间信息的交流,加快算法收敛速度;变异算子扩大搜索范围增加种群多样性;自学习算子提高局部寻优的能力;布谷鸟算法的Levy飞行进化机制能有效地跳出局部最优实现全局收敛。实例仿真结果证实了,与其他算法相比多智能体布谷鸟算法能更有效地求解网络计划资源均衡优化问题。     

基于SIFT和Hu特征融合的单目视觉识别算法研究

研究了机器视觉技术在三维物体识别定位问题中的应用。利用Visual C＋＋编程软件建立了摄像机标定界面,实现对摄像机进行快速标定的功能。提出了一种SIFT特征和Hu不变矩融合算法,该算法是一种融合了局部特征和全局特征的算法。其中全局特征反映了对三维物体图像的整体信息进行粗略匹配和定位,局部特征可以在全局特征中进行更准确特征匹配,该算法对伸缩、旋转和平移等有很好的抵抗能力。实验结果表明,该视觉算法可以有效解决三维物体匹配问题,并且有效提高了系统的识别速率和效率,满足物体识别的目的。     

自适应布谷鸟搜索算法

为了使布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)在保持强大的全局搜索能力的同时,尽可能地提高局部搜索能力,在深入分析CS算法机理的基础上,将CS算法中影响布谷鸟搜索路径步长的参数β和布谷鸟蛋被发现(淘汰)的概率p_a由固定值改为随搜索过程自适应变化的动态参数,将越界的鸟窝折返回边界内、在当前代最优鸟窝附近的区域随机建立1个新的鸟窝、而非折返回边界上重新建立鸟窝,以提高算法的局部搜索能力和收敛速度。改进后的CS算法称为自适应布谷鸟搜索算法(Adaptive Cuckoo Search,ACS)。通过8个标准测试函数分别测试了CS算法和ACS算法的性能,结果表明,无论是简单的单峰函数还是复杂的多峰函数,无论是小型的低维函数还是大型的高维函数,ACS算法的寻优性能均超过CS算法。     

自适应步长布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索算法(CSA)是一种新颖且简单、高效的生物启发式算法。针对标准算法存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种新的自适应步长布谷鸟搜索算法(ASCSA)。通过自适应调整莱维飞行步长使算法在前期拥有较大的寻优空间,提高全局搜索能力;步长随迭代自适应减小,算法的局部开发能力增强。针对偏好随机游动,引入动态惯性权重和记忆策略后,算法能够充分利用历史经验,稳定性得到提高。实验结果表明,改进后的布谷鸟搜索算法的各方面性能较标准算法及相关改进版本都有显著提高。     

基于logistic模型的自适应布谷鸟算法

针对标准布谷鸟算法的相关问题,提出了一种基于logistic模型的动态步长控制因子和动态发现概率的改进布谷鸟算法。改进的算法在运行时可以自动调节步长控制因子和发现概率的大小,且在算法初期可以使种群保持多样性,提高了全局最优值的搜索能力;随着局部最优值搜索能力的增强,算法在后期逐渐趋于稳定。通过用几种典型的Benchmarks函数进行模拟试验,试验结果证实了所提出的算法计算精度高、收敛速度快。