一种小规模多种群布谷鸟算法

针对布谷鸟算法后期收敛速度慢、计算精度不高等不足提出一种小规模多种群改进方法。将这种方法运用在基本布谷鸟算法CS(Cuckoo Search)和自适应步长布谷鸟算法(ASCS)中,改进后的算法分别称为小规模多种群布谷鸟算法MPCS(Small-scale and multi-population cuckoo search algorithm)、小规模多种群自适应步长布谷鸟算法MPASCS(Small-scale and multi-population cuckoo search with self-adaptive step)。通过8个标准测试函数进行测试,实验结果表明改进后的算法比改进之前的算法有更快的收敛速度、更高的计算精度和收敛成功率。     

一种协作的萤火虫算法在聚类问题上的应用

将协作搜索机制引入到萤火虫算法中,通过协作搜索机制在一定程度上能使萤火虫跳出局部极值,从而提高算法的寻优性能。通过对多个UCI数据集的仿真实验,并与其他算法,如K-均值算法、人工蜂群算法和粒子群算法进行对比。实验结果表明:基于协作的萤火虫聚类算法在聚类分析方面较这些算法具有更好的效果。     

水溶性陶瓷型芯的制备及性能研究

制备了一种以锆砂、电熔刚玉粉为基体材料,氯化钠为粘结剂,聚乙二醇作为增塑剂混合焙烧而成的水溶性陶瓷型芯.结果表明,水溶性陶瓷型芯的湿压强度可达到0.020 MPa,干抗拉强度可达到1.2 MPa,变形量小,型芯的水溶速率高达51.85 g/(min· m2).同时对影响型芯的湿压强度、干拉强度、水溶性等性能的工艺因素及机理进行了探讨,并利用扫描电镜和能谱仪对型芯进行了EDS能谱微观分析.     

自适应布谷鸟算法及其在化工优化中的应用

动态优化问题广泛存在于化工自动控制过程中,对其求解是化工过程工业发展的一个不可忽视的环节。群智能算法求解此类优化问题时不可避免地存在后期收敛速度慢、求解精度的不高等不足,这一直是一个研究热点。针对新兴的布谷鸟算法与以上问题,提出一种变步长自适应布谷鸟搜索算法(VSACS),将基本布谷鸟搜索(CS)算法中的随机步长改进成根据迭代次数自适应调整的步长。通过15个标准测试函数的测试,结果验证了改进的算法有较快的收敛速度和较高的求解精度。最后将改进的算法用于批示反应器、管式反应器、生物反应器等3个典型的化工动态优化问题中,获得了满意的实验结果,同时也进一步表明该算法的有效性。     

一种结合人眼视觉特性的H.264/AVC码率控制算法

针对应用于H.264/AVC视频编码中的码率控制算法G012的不足,提出了一种结合人眼视觉特性的H.264的码率控制算法.首先基于当前帧与前一帧的帧差比值来表示各帧图像的相对复杂程度,以此分配帧级的目标比特数;通过分析图像中的运动信息和纹理特征,给出了一种简单有效的度量宏块视觉敏感度的方法,并在基本单元层利用此视觉敏感...     

单纯形法的改进萤火虫算法及其在非线性方程组求解中的应用

萤火虫算法(FA)是一种基于群体搜索的启发式随机优化算法,其模拟自然界中萤火虫利用发光的生物学特性而表现出来的社会性行为。针对萤火虫算法存在着收敛速度慢、易陷入局部最优、求解精度低等不足,利用单纯形法局部搜索速度快和萤火虫算法全局寻优的特点,提出一种基于单纯形法的改进型萤火虫算法(SMFA)。通过对标准测试函数以及非线性方程组的实验仿真,并与其他算法进行的对比分析表明,改进后的算法在函数优化方面有较强的优势,在一定程度上有效地避免了陷入局部最优,提高了搜索的精度。     

单纯形法的布谷鸟搜索算法及其在约束优化问题中的应用

为求解约束优化问题,针对布谷鸟搜索算法(CS)后期收敛速度慢,求解精度不高等不足,利用单纯形法局部搜索能力强的特点,提出了基于单纯形法的布谷鸟搜索算法(SMCS)。算法首先用CS算法进行全局搜索,再用单纯形法进行局部搜索。10个标准测试函数的实验结果表明,SMCS算法相对于CS算法有更强的寻优能力,再将算法用于求解减速器设计、伸缩绳设计、焊接条设计等约束优化问题。实验结果表明,CS算法和SMCS算法均能求出比其他文献更优的解,且SMCS算法求出的解更优、稳定性更强。