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。     

基于函数动态递减因子的布谷鸟算法

针对布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢,求解精度低的缺陷,提出一种改进布谷鸟搜索(ICS)算法.将函数动态递减因子引入到步长和发现概率中,并对步长和发现概率进行自适应调整.测试结果表明,改进后的布谷鸟算法在收敛速度和求解精度方面均优于原始布谷鸟算法.     

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。     

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.     

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。     

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CUDA和布谷鸟算法的SVM在工控入侵检测中的应用

为了提升SVM算法的分类速度和精度,提出了一种基于CUDA和布谷鸟搜索算法(CSA)的CCS-SVM (CUDA and Cuckoo Search based Support Vector Machine)算法。考虑到SVM算法在大规模数据下训练速度慢的缺点,利用基于CUDA的并行技术对SVM进行并行化。针对布谷鸟搜索算法寻优精度低和收敛速度慢的问题,提出了两点改进:第一,考虑了寻优过程中个体适应度对莱维飞行步长因子α的影响;第二,在偏好随机游动环节引入惯性权重。最后利用CCS-SVM算法对工控网络标准数据集进行入侵检测仿真实验,结果表明:该算法在保证入侵检测准确率的同时,检测速度提升了近3倍。     

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。     

基于维度近邻关系扩散的改进粒子群优化算法

针对标准粒子群算法存在容易早熟及陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于维度近邻关系扩散的改进粒子群优化算法.改进后的算法初始化时借鉴k-means对空间中粒子的维度进行聚类,聚类的标准为每个维度之间的欧氏距离,算法中将聚类得到的每个起始类视为一个家庭.家庭内部和外部分别进行迭代更新,结合智能单粒子优化算法的思想将粒子的更新速度划分为对应的家庭速度子矢量.粒子间交换记录的扩散和传播借鉴在线社会网络传播模型,在采纳信息的过程中不仅会考虑信息的价值,也会考虑其周围粒子状况.结合禁忌搜索优化算法,通过将该算法中的建立禁忌表、设定禁忌搜索长度和特赦准则等策略来避免重复搜索和改进算法的全局搜索性能,提高解的精确性.实验结果表明,改进后的算法有效解决了算法收敛速度慢、求解精度低等问题.     

基于 CS 的神经网络在抽油机故障诊断中的应用

为提高抽油机故障诊断效率, 提出了在布谷鸟搜索算法(CS: Cuckoo Search)中加入自适应步长, 并 用函数进行测试, 结果验证了改进算法的有效性。 用改进的 CS 算法优化 BP(Back Propagation)神经网络 的权值和阈值, 并与传统 BP 算法进行比较, 证明了改进的 CS 算法克服了传统算法训练速度慢、 易陷局 部极值的缺点。 将优化的神经网络应用于抽油机故障诊断中的实验表明, 该算法具有较快的收敛速度和 较好的稳定性, 同时也提高了抽油机故障诊断的精确性。     

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(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)、正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)、樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)、狼群算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)和布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,CS),与其他改进蝴蝶优化算法相比,在寻优精度方面也具有一定优势。     

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。     

基于改进人工鱼群算法的复杂地貌无人机三维路径规划

针对无人机在复杂海域地貌中的三维路径规划,在人工鱼群算法的基础上提出了一种改进的适应性人工鱼群算法。首先,利用数学模型建立地貌的三维模型,选取路径最短为性能评价函数,保证路径规划的合理性;其次,考虑到传统的人工鱼群算法前期收敛速度慢,后期需要精确搜索提高算法精度,提出自适应步长和自适应视野范围来更新个体的位置。为了避免算法陷入局部最优,在追尾行为中引入鱼群中的社会经验位置进行更新;最后,利用MATLAB对在3个复杂程度不同的地图中与传统的人工鱼群算法与粒子群算法对比,仿真结果表明改进后的人工鱼群算法在三维路径规划问题求解中具有更好的收敛速度和精度。     

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.     

一种尺寸自动布局算法

在由三维模型自动生成二维工程图的过程中 ,可以根据三维模型的信息实现在二维工程图上的自动尺寸标注。然而这些自动标注尺寸往往十分杂乱 ,无法满足尺寸布局的要求。在对尺寸和视图进行几何简化的基础上 ,建立了尺寸布局的几何模型。针对工程图中大量存在的水平尺寸和竖直尺寸 ,提出了一种基于尺寸子集划分的自动布局算法。在寻找最佳尺寸布局时采用了模拟退火算法。该方法已在自行研制的三维 CAD系统中实现     

基于等级制度和布朗运动的混沌麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减弱、易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于等级制度和布朗运动的混沌麻雀搜索算法(CSSA-HB).首先引入混沌映射调整麻雀搜索算法关键参数;其次引入等级制度,利用父代种群中3个最优个体对警戒者进行位置更新,加强个体间交流,增强种群多样性;然后利用布朗运动可控均匀步长,增强算法的探索能力;当算法陷入停滞时,利用布朗运动策略对个体施加扰动,促使算法跳出局部最优;最后利用贪婪策略保留优势个体,有效加快收敛速度.对12个测试函数进行仿真实验,结果表明混沌映射能有效增强算法性能,迭代映射表现最佳;改进算法具有较强的局部最优规避能力、更快的收敛速度和更高的收敛精度.