采用搜索趋化策略的布谷鸟全局优化算法

布谷鸟搜索算法是一种基于莱维飞行搜索策略的新型智能优化算法.单一的莱维飞行随机搜索更新策略存在全局搜索性能不足和寻优精度不高等缺陷.为了解决这一问题,本文提出了一种改进的布谷鸟全局优化算法.该算法的主要特点在于以下三个方面:首先,采用全局探测和模式移动交替进行的模式搜索趋化策略,实现了布谷鸟莱维飞行的全局探测与模式搜索的局部优化的有机结合,从而避免盲目搜索,加强算法的局部开采能力;其次,采取自适应竞争机制动态选择最优解数量,实现了迭代过程搜索速度和解的多样性间的有效平衡;最后,采用优势集搜索机制,实现了最优解的有效合作分享,强化了优势经验的学习.对52个典型测试函数实验结果表明,本文算法不仅寻优精度和寻优率显著提高,鲁棒性强,且适合于多峰及复杂高维空间全局优化问题.本文算法与最新提出的改进的布谷鸟优化算法以及其它智能优化策略相比,其全局搜索性能与寻优精度更具优势,效果更好.     

一种基于自适应能力改进的AFSA算法研究

文章在分析基本人工鱼群算法(AFSA)的基础上,提出了一种基于自适应能力的改进人工鱼群算法,在不明显增加算法计算复杂性的前提下,引入自适应移动和visual、step参数自适应调整策略,这对于克服算法优化后期收敛速度慢,感知和移动距离随机性大、寻优精度低等缺点具有显著效果。仿真测试表明,改进后的人工鱼群算法在很大程度上摆脱了局部极值吸引的能力,寻优精度明显提高。     

分数阶Fourier变换极值搜索算法研究

 针对步进式搜索算法在分数阶Fourier变换域二维平面效率、精度低下的问题,通过推导分数阶Fourier域极值函数的一阶导数及其快速算法,将全局寻优效果好的混沌优化法和局部搜索能力强的多步拟牛顿法相结合,提出了分数阶Fourier变换极值混合优化算法.并对混合算法的全局收敛性进行了证明.最后,通过仿真实例,验证了混合算法的全局收敛性及其快速收敛能力.混合优化算法的收敛速度和精度均好于步进式搜索法、混沌优化法及步进式-多步拟牛顿混合法.     

结合极值优化的多粒子群协同进化算法

多粒子群协同进化算法是一种群智能算法,具有智能性、通用性、并行性和全局搜索能力,能够很好地解决全局寻优问题,但其保持粒子多样性的机制和协同进化的机制有待做进一步的改进.为了进一步提高多粒子群协同进化算法的寻优效率,提出了一种结合极值优化的多粒子群协同进化算法,它将多粒子群协同进化算法的全局搜索能力与极值优化算法的局部搜索能力进行了结合.最后通过实验验证了该算法的有效性.     

基于多种群的差分进化算法

针对差分进化算法在寻优过程中存在的种群多样性快速消失,容易收敛到局部最优解,过早成熟的问题。文章提出一种多种群协同搜索的新机制,平衡差分算法前期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力。对新改进的多种群差分算法使用基准测试函数进行了对比测试。测试结果表明,多种群差分算法相较于标准差分算法拥有更好的全局搜索能力,更高的精度。     

区间长度可变的反向混沌优化算法

针对现有算法在大空间和高维度寻优存在效率较低的问题,提出一种区间长度可变的反向混沌优化算法,并证明了该算法以概率1收敛于全局最优解.算法采用区间长度可变的反向优化策略,利用反向优化方法增大算法进化过程的多样性,使优化的变量区间不断减小.同时,提出基于Fuch混沌映射的反向混沌优化策略增大算法逃逸局部极值的能力,以及两级优化策略提高算法执行后期的寻优精度.通过22个基准函数测试结果表明,本文提出的算法与改进的混沌优化算法以及其他智能优化算法相比,其搜索的综合性能要优于其他算法.     

基于混沌搜索的蚁群优化算法

文中算法将蚁群算法与混沌搜索相结合,蚁群算法陷入局部最优时,利用混沌搜索对局部最优解进行二次寻优;对二次寻优结果再重复利用蚁群算法,扩大了搜索范围,避免了算法易陷入局部最优的特点。最后通过三个TSP问题进行实验对比,结果表明基于混沌搜索的蚁群算法充分利用了混沌搜索的随机性和蚁群算法的并行性,在收敛性和优化性方面得到了提高。     

变尺度混沌鱼群神经网络及其对DTC转速的辨识

针对优化BP神经网络时训练速度慢和易陷入局部极值的问题,提出了一种用于优4CBP神经网络的新的变尺度混沌-人工鱼群算法（即SCAFSA＋BP算法）。该算法既能快速整体寻优．又能跳出局部极值的效果。     

两种求解数值优化的改进和声搜索算法

针对现有和声搜索算法收敛速度慢、参数选择困难等不足,从搜索机制和算法融合两个方面进行了改进.首先利用轮盘赌选择和基于和声库历史信息的自动微调策略建立了一种轮盘赌自适应和声算法(roulette wheel selection and self-adaptive improved harmony search algorithm,RAHS),然后借鉴memetic策略,将RAHS算法作为全局搜索器,Powell法作为meme单元并引入混沌搜索进行扰动,融合建立了一种和声memetic算法(RAHS memetic algorithm,RAHMA).基于6个标准测试函数的仿真表明,RAHS算法优于三种典型的和声搜索算法,而RAHMA算法在搜索精度、收敛速度和鲁棒性等方面相对于RAHS算法又有了显著提高.     

基于改进型人工鱼群算法的PMD补偿研究

针对基本人工鱼群算法结构复杂、寻优速度慢和收敛精度低等缺点,提出一种基于生存行为的人工鱼群算法。在单信道速率为100Gb/s光传输系统中,通过二阶偏振模色散CSRZ码自适应补偿实验,结果表明:SVAFSA具有较快的迭代效率,较高的寻优精度和克服局部极值的能力,是一种适于PMD自适应补偿的优秀控制算法。     

移动搜索业务研究

描述了移动搜索的概念,详细分析移动搜索的业务特点、业务分类和业务模型,初步定义移动搜索的基本功能。从运营商的角度对业务的盈利模式以及运营商与价值链各方的合作模式进行了探讨。     

机载传感器无引导搜索策略研究

针对机载传感器搜索任务,将无引导搜索问题分为搜索区域目标出现概率未知和已知两种情况进行了讨论。在搜索区域仅有一个目标和忽略传感器搜索视场切换的前提假设下,在搜索时间最短的要求下,提出了一种最优搜索策略,即任一视场的搜索次数与该视场中目标出现概率的平方根成正比。并通过仿真实例表现了该搜索策略:未知目标出现概率的情况下是一种顺序搜索,而已知目标出现概率的情况下是优先、多次搜索目标出现概率较大视场的同时,还无遗漏的兼顾搜索其他视场。该策略使传感器尽快满足任务要求,缩减工作时间。     

总线形局域网总线故障的快速定位方法

提出一种基于二分搜索思想的总线形局域网总线故障的快速定位方法，有效地提高了总线故障的查找效率。     

机载激光对水下目标搜索的方法研究及其仿真

在机载激光对水下目标探测技术中,如果快速有效地搜索目标是其中的重要方面,为此,本文研究提出了一些有铲的搜索方法,同时还提出了衡量搜索效率的参数,并根据此参数进行一些优化。所有的搜索方法都进行了仿真试验,仿真结果表明,对静止目标的搜索采用规则搜索效率较高;对运动目标的搜索采用随机搜索效率较高。     

新型护卫舰编队对潜搜索兵力运用与效能分析

通过对护卫舰编队搜潜方法的研究及相应的战术计算,建立了编队搜潜能力数学模型,计算了各搜索机动要素,分析了基于搜索效能的搜索队形和兵力配置,为新型护卫舰编队对潜搜索兵力需求、机动方案和组织实施等提供了理论指导,并为编队对潜搜索提供了理论参考。     

搜索引擎技术在移动互联网音乐领域的研究与实践

为了优化移动互联网用户对音乐搜索的体验,对搜索引擎的性能、搜索查准率及查全率、更新及时性等方面提出了新的要求。针对这些需求,对搜索引擎技术在音乐搜索领域的应用进行了深入研究,研发了一套可行的面向移动互联网音乐搜索的搜索引擎解决方案。方案采用层级式搜索策略提高了搜索引擎规则组合的灵活性,同时,内存索引和文件索引相结合的索引机制保证了索引更新的及时性。     

TD-SCDMA模式下GAP搜网的设计与实现

以TD-SCDMA的协议栈为基础,在一个DRX周期内更进一步地研究空闲状态下GAP子帧的一种手动搜网行为,详细介绍了其设计原理及流程设计.测试结果表明,该行为是对原有搜网场景的补充,能够使UE在手动搜网的过程中不丢失寻呼.     

P2P网络资源搜索算法研究及其改进

随着Web数据量的爆炸性增长,传统集中式搜索引擎已经越来越不能满足人们不断增长的信息获取需求,为新一代搜索引擎提供新的思路,为了资源搜索更具实时性和有效性,提出了基于P2P的搜索方法,分析各类P2P搜索方法的优缺点并阐述其改进思路。通过几种搜索办法的比较,模拟实验结果显示,以达到减少流量开销和缩短查询响应时间比的目的。     

机载光电跟踪系统搜索策略研究

评价未来空战系统作战能力的主要因素包括如下方面：发现目标的能力、可发现的范围、发现的概率。本文以某机载光电跟踪系统为对象,研究在具有诸多约束条件下的一种激光搜索策略,在保证不漏扫,满足探测概率的前提下,使系统搜索范围最大,并适应载机上的纯惯性状态下惯导的最大导航误差。本文建立了可有效减少重复作业和无效搜索时间,充分利用激光探测器的有效视场,对目标进行较高效率的等效“一”字形激光搜索策略模型,给出并分析了模型的边界条件。并给出了在确定的边界条件下数学模型的仿真数据。分析结果表明：在保证不漏扫,满足探测概率的前提下,在2000 m以下的高度,采用N=3,L=12 km的光斑搜索范围,基本能够覆盖惯性3σ导航误差范围。若导航误差取1σ,则在1500～6000 m高度都可覆盖。若想获得较高的搜索效能,需对搜索速度、重叠系数等因素综合考虑,而提高激光重复频率尤其重要。     

一个有效的快速并行检索算法

本文给出了一种在多处理器环境下对有序序列进行快速并行检索的方法,详细讨论了有关算法及其数据结构.并给出了该检索系统对硬件结构的要求.