基于改进布谷鸟算法的自适应负载均衡算法

针对负载均衡算法在高负载请求下服务器集群效率不高,负载不均衡及低负载请求下影响服务器效率的问题,文中基于Nginx负载均衡服务器,提出一种基于改进布谷鸟算法的自适应负载均衡算法。该算法通过熵权法确定CPU、内存、磁盘IO性能和网络带宽等各项负载指标的权系数,衡量各项负载指标对负载评价影响的重要程度,并基于Nginx加权轮询算法和服务器实时负载情况,设计了高并发负载情况下的动态负载均衡算法。引入转化阈值计算,通过引入基于种群熵的改进布谷鸟算法计算Nginx静态加权轮询算法,转变为动态负载均衡算法的转化阈值。通过实验测试,相较于WRR算法、least-con算法和动态权重算法,该算法在响应时间和实际并发数等方面具有表现更好,在数值上相比于动态权重算法有18%左右的提升,验证了本文算法具有更好的负载均衡效果。     

量子克隆进化算法

本文在量子进化算法的基础上结合基于克隆选择学说的克隆算子，提出了改进的进化算法——量子克降进化策略算法(QCES)．它既借鉴了量子进化算法的高效并行性又利用克隆算子来代替其中的变异和选择操作，以增加种群的多样性，避免了早熟，且收敛速度快．本文不仅从理论上证明了该算法的收敛，而且通过仿真实验表明了此算法的优越性．     

量子克隆进化算法

本文在量子进化算法的基础上结合基于克隆选择学说的克隆算子,提出了改进的进化算法--量子克隆进化策略算法(QCES).它既借鉴了量子进化算法的高效并行性又利用克隆算子来代替其中的变异和选择操作,以增加种群的多样性,避免了早熟,且收敛速度快.本文不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了此算法的优越性.     

车间物流问题的布谷鸟算法

根据车间物流问题的特点建立了数学模型。设计了一种布谷鸟算法来求解问题。设计并生成了小规模的算例来验证布谷鸟算法的有效性。采用用于求解优化问题的软件CPLEX来求得各算例的全局最优解,并将其与布谷鸟算法得到的解对比。结果表明,布谷鸟算法能对小规模算例求得全局最优解,说明布谷鸟算法对该问题是有效的。     

基于混沌扰动的改进布谷鸟算法

针对布谷鸟算法存在收敛速度不够快、求解精度不够高的问题,应用混沌扰动,给出基于混沌扰动的改进布谷鸟算法(CCS),使用3个基准测试函数对改进后的算法进行仿真实验,实验结果证明改进后的布谷鸟算法相对改进前的算法有较快的求解速度和较高的求解精度.     

基于混合优化策略的微分进化改进算法

微分进化算法具有控制参数少、鲁棒性强、易于使用等优点，并具有不同的优化策略．本文在对微分进化算法各优化策略性能进行分析的基础上，提出了基于混合优化策略的微分进化改进算法．改进算法的主要思想是将种群中的个体随机地分成两组，每组采用不同的优化策略．利用五个标准的优化算法测试函数对改进算法的收敛速度和搜索成功率进行了测试，并与动态微分进化算法和微粒群算法进行了比较．实验结果表明，本文提出的改进算法在保证算法搜索成功率的同时，大大提高了算法搜索效率．     

基于进化思想的盲均衡新算法研究

进化思想是目前模拟进化过程的三种主要研究途径之一，它主要强调个体的行为变化、强调父代和子代之间或繁殖群体之间的行为联系。盲均衡是一种在信道畸变相当严重的条件下，不用借助于训练序列，仅根据接收到的信号序列本身进行自适应均衡的方法；本文运用进化思想和传统Godard均衡器代价函数，提出一种基于进化思想的盲均衡新算法，计算机模拟结果表明：该算法比已有的盲均衡算法收敛速度快，且不会误收敛至局部最小值。     

求解改进布谷鸟算法的置换流水车间调度问题

针对实际工况下置换流水车间调度问题,文中以最小化完工时间为目标对标准布谷鸟算法进行了改进。为提高优化解的稳定性和算法的计算精度,该算法将淘汰概率引入动态自适应机制,将局部搜索引入差分进化机制,并在初始种群的生成中引入NEH算法。文中将改进的布谷鸟算法运用于解决实际工况下的置换流水车间调度问题,通过与标准布谷鸟算法仿真优化结果进行对比,证明了改进布谷鸟算法具有更好的解的稳定性和更高的寻优精度。     

求解二重数值积分的混沌布谷鸟优化算法

引入混沌变量作为布谷鸟优化算法的局部算子,提出了一种基于混沌布谷鸟(Chaotic Cuckoo Search,CCS)优化算法求解二重数值积分的方法.该方法初始时在矩形积分区域两个方向的区间内各自任意选取一定的节点,通过CCS算法优化这些节点,并以优化后的节点作为分割点对二重数值积分进行求解.仿真实例结果表明,该算法简单,易实现,收敛速度快,得到的积分值精度高,是一种有效的二重数值积分求解方法.     

差异进化算法初始化的小波神经网络盲均衡

利用小波神经网络实现盲均衡最大的难题之一就是网络参数的初始化问题,文中提出了一种采用差异进化算法进行网络参数初始化方法.结合常数模盲均衡算法设置适应度函数,并将尺度因子和平移因子以及网络连接权值进行实数编码,以接收数据对网络进行优化设计,获得一组渐近最优的网络初始化参数,在此基础上以传统梯度下降算法对信号进行均衡接收.计算机仿真证明基于差异进化算法初始化的小波神经网络盲均衡有效提高了均衡性能.     

基于量子策略的布谷鸟搜索算法研究

针对基本布谷鸟搜索算法存在局部搜索能力较弱、收敛速度偏慢和精度较低等缺点,文中研究了基于量子策略的布谷鸟搜索算法。借助于量子策略使布谷鸟的寻巢搜索行为具有多样性,并在此基础上提出3种改进局部搜索能力的措施:引入惯性权值、自适应减小鸟窝主人发现外来鸟蛋的概率、随机扰动增量的优化,并通过对两类基准测试函数的寻优结果对比,证明提出的改进融合算法精度更高,且具有更大的优势。     

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.     

改进布谷鸟算法在协同干扰资源分配中的应用

针对敌方雷达网的多干扰机协同干扰资源分配问题,提出了一种基于二维整数编码的改进布谷鸟(ICS)算法。首先,根据不同干扰样式在不同恒虚警检测器中的干扰效果差异,从压制概率公式出发,构建目标函数;然后,根据分配原则建立干扰资源分配模型;最后,利用ICS算法对模型寻优求解,并给出具体求解步骤。仿真结果表明:ICS算法收敛速度快,全局寻优能力强,能很好地解决雷达干扰资源协同优化分配问题。     

杜鹃鸟搜索算法优化最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型

为了提高网络入侵检测率,提出一种改进杜鹃鸟搜索（MCS）算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM ）的入侵检测模型（MCS-LSSVM ）。首先将LSSVM 的参数作为杜鹃鸟的鸟巢位置,然后通过模拟杜鹃鸟种群寄生繁衍机制,找到鸟巢最优位置,并转化成LSSVM 最优参数,最后采用最优参数建立最优建立入侵检测模型,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,MCS-LSSVM 不仅提高了网络入侵的检测率,而且减少了训练时间,提高网络入侵检测效果。     

基于模拟退火的自适应离散型布谷鸟算法求解旅行商问题

提出了一种基于模拟退火的自适应离散型布谷鸟算法求解旅行商问题.该算法在布谷鸟搜索算法原理的基础上,构造了旅行商问题的路径求解策略.由于算法的局限性,随着算法的调整和迭代次数的增加,容易破坏已形成的路径,从而使得算法通用性不强.针对这一局限性,本文提出了一种自适应局部调整算子和全局随机扰动策略.采用简单的2-opt算子作为局部优化算子加快算法收敛速度,引入模拟退火机制防止算法陷入局部最优.采用标准TSPLIB多组数据进行测试,并与有代表性的优化算法进行结果比较.实验结果证明了该算法在精度和稳定性方面的优势.     

带局部搜索的动态多群体自适应差分进化算法及函数优化

 提出将一种改进的差分进化算法——带局部搜索的动态多群体自适应差分进化算法(DMSDELS)应用于函数优化.该算法将种群中的个体随机动态分成多个子群体,以增强个体间的信息交换;变异操作中,选择最优个体为基向量,差分向量的方向选择有利于搜索的方向,以提高收敛速度;变异尺度因子F与交叉概率CR采用自适应机制,以平衡局部搜索与全局搜索;部分优秀个体搜索达到指定代数进入局部搜索,以加快收敛.通过对13个benchmark典型复杂函数进行测试,并与其他七种优化算法进行比较,仿真结果表明:DMSDELS算法具有较高的搜索精度和收敛性,且具有较强的跳出局部最优解能力.     

An Efficient Cuckoo Search Algorithm for System-Level Fault Diagnosis

We propose a new efficient algorithm named Cuckoo search fault diagnosis (CSFD) to solve system-level fault diagnosis problem.KMP algorithm is proposed for initialization based on the K-means partition algorithm;a fitness function is designed according to the equation constraints satisfied by the test model;the binary mapping method is advanced by optimizing existing binary mapping algorithm.Experiments show that KMP algorithm significantly reduces the disparity between the initial solution and the actual solution,and CSFD algorithm improves the efficiency and correctness significantly compared with existing typical swarm intelligence diagnosis algorithm.     

梯度策略自适应差分进化算法

差分进化算法是一种有效求解全局优化问题的方法,为进一步提高求解精度,加快求解过程,文中提出一种梯度策略自适应差分进化算法。该算法是在差分进化算法中加入梯度下降法,使其不仅有较好的全局搜索能力,且具有传统优化方法的快速局部搜索能力,因此具有较高搜索精度和较快的搜索过程。通过对CEC2005测试集中的1～14号测试函数进行仿真实验,并与SaDE,NSDE以及CMAES等算法实验结果进行了对比,结果表明了该算法的有效性。     

基于布谷鸟搜索优化的红外热像仪对比度增强方法

由于探测器原理性的缺陷,红外热像仪所获图像的对比度低、细节不明显。对比度受限的自适应直方图均衡化方法(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)能够增强红外图像的对比度,但是其受限参数无法适应不同的场景,且需要手动调整。作为一种智能种群优化算法,布谷鸟搜索算法具备强大的寻优能力。基于该算法,使CLAHE方法在不同场景下获取最优参数,进而实现红外图像对比度的场景自适应增强。实验分析表明,这种改进的算法具有可行性和适应性。