带反方向视角和二项交叉的布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索算法是一种新兴的自然仿生优化技术,其借用Lévy Flights随机走动和Biased随机走动搜索新的解。在Lévy Flights随机走动中,所有个体以当前种群获得的最优解为导向进行搜索,这容易导致种群趋同于该最优解。针对此问题,引入反方向视角使种群基于一定概率反向搜索,以避免趋同于当前最优解,并提出带反方向视角和二项式交叉的布谷鸟搜索算法。在提出的算法中,借用二项交叉操作以提高Biased随机走动的搜索能力。与标准的布谷鸟搜索算法对比,实验结果说明提出的策略能够有效地改善布谷鸟搜索算法求解连续函数优化问题的收敛速度和解的质量。与其他改进的布谷鸟搜索算法以及其他进化算法对比,实验结果说明提出的算法在求解连续函数优化问题上具有一定的竞争力。     

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。     

ACOCS:一种云环境下资源调度混合算法

蚁群算法在优化组合问题中有着重要的意义,传统的蚁群调度算法搜索速度慢、容易陷入局部最优。针对这种情况,结合布谷鸟搜索算法,提出一种基于蚁群算法与布谷鸟搜索算法的混合算法(ACOCS),用于云环境下的资源调度。该方法有效保留了蚁群算法求解精度高和鲁棒性的特性,并融入了布谷鸟搜索具有快速全局搜索能力的优势。仿真实验结果表明,提出的ACOCS调度算法有效减少了调度所需的响应时间,也在一定程度上提高了系统资源利用率。     

变尺度混沌蚁群优化算法

将变尺度混沌搜索算法融合到蚁群算法中,并用于求解连续空间优化问题。蚁群算法每一次迭代结束时,就使用混沌搜索算子在当前全局最优解附近搜索更好的解。而随着蚁群算法的进行,混沌算子搜索范围逐渐缩小,这样,混沌算子在蚁群搜索的初期起到防止陷入局部最优的作用,在蚁群搜索后期起到提高搜索精度的作用。将变尺度混沌蚁群优化算法用于求解函数优化问题的实验结果表明,该算法在求解包括欺骗性函数和高维函数在内的多种测试函数优化问题方面具有很好的效果。     

求解工程结构优化问题的改进布谷鸟搜索算法

针对布谷鸟搜索算法局部搜索能力不强的缺点, 提出一种基于随机局部搜索的改进布谷鸟搜索算法用于求解工程结构优化问题。引入惯性权重以平衡算法的勘探和开采能力; 利用随机局部搜索方法对当前最优解进行局部搜索, 以加快算法的收敛速度。两个工程结构优化问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

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。     

基于反向学习的布谷鸟算法优化搜索仿真

针对布谷鸟算法求解复杂的问题时收敛速度过低、全局效果不理想等问题,提出基于反向学习的布谷鸟算法优化搜索方法.对当前布谷鸟群体加入反向学习策略,从全局中找出精英个体,并对个体求反向解,在所得的可行解与反向解中找出最优个体作为下一次迭代的个体.将混沌扰动策略引入鸟巢位置的确定过程,扩大布谷鸟种群的多样性,提高算法整体的收敛精度和搜索能力.最后进行仿真,运用不同方法对四个函数测试的结果中可以看出,所提方法具有更优的搜索能力和收敛速度.     

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。     

基于禁忌搜索和蚁群算法的广义分配问题研究

广义分配问题是典型的组合优化问题.蚁群算法在求解该类问题时,存在着求解时间长和容易陷入局部最优的问题.为有效地解决该问题,将禁忌搜索算法作为蚁群算法的局部搜索策略,在蚁群算法求得的优化解的基础上进行局部搜索,增快算法的收敛速度,避免陷入局部最优;在解没有得到明显改善时,采取多样化操作,强迫算法采取新的解的结构,从全新方法求解.实验结果表明,该算法与其它算法相比,具有收敛速度快、不易陷入局部最优、求解精度高的特点,能够有效地解决广义分配问题.     

基于逐维反向学习的动态适应布谷鸟算法

为了解决布谷鸟搜索算法寻优精度不高、收敛速度慢、后期搜索活力不足以及处理高维优化问题时存在维间干扰等缺陷,提出了逐维反向学习策略的动态适应布谷鸟算法。首先,对选择更新后的解进行逐维反向学习,减少维间干扰,扩大种群多样性;然后,使用精英保留方式评价该结果,提高算法寻优能力;最后,充分利用当前解的信息进行动态适应的缩放因子控制,引导解快速收敛,提升算法搜索活力。实验结果表明,该算法相比较于标准布谷鸟搜索算法,寻优精度、收敛速度以及后期搜索活力有所提高,与其他改进算法相比也具有一定的竞争优势。     

布谷鸟搜索算法研究及其应用进展

为进一步加强布谷鸟算法的搜寻能力并提升收敛速度,加快对算法的研究与应用进程,综述了布谷鸟算法的原理、研究概况和其他同类群体智能优化算法的比较及发展趋势。首先给出了算法的基本模型和实现步骤;然后重点阐述了基于发现概率和步长控制量、基于自适应步长、基于混沌理论、与其他算法混合、基于种群特征和种群变异、结合优化策略及基于种群多样性等方面的改进方法,总结了算法的主要应用领域及其进展;随后将其与遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法及人工蜂群优化算法的优点、缺点及适用性诸方面进行了对比;最后指出了布谷鸟搜索算法尚存在的缺陷并对进一步的研究方向进行了展望。     

改进的重叠蚁群优化算法

针对蚁群优化算法在进行全局最优解搜索时容易陷入局部最优解和收敛速度缓慢等缺陷,提出了一种有效求解全局最优解搜索问题的重叠蚁群优化算法。该算法通过设置多个重叠的蚁群系统,并对每一个蚁群初始化不同的参数,之后在蚁群之间进行信息素的动态学习,增强了不同蚁群对最优解的开采能力,避免了算法出现早熟现象。仿真实验结果表明,重叠蚁群优化算法在避免陷入局部最优解方面具有良好的效果,是一种提高蚁群算法性能的有效的改进算法。     

共享经济背景下多属性双边匹配问题求解

对双边匹配类问题进行抽象建模,改进属性匹配度计算模型,求出匹配双方的偏好序,引入机器学习的思想改进蚁群算法对之求解。针对蚁群算法前期易早熟、后期难收敛的问题,提出非线性梯度启发信息和基于历史搜索信息的状态转移策略;针对蚁群算法初始参数设置难、调参工作量大的问题,提出基于梯度下降思想的自动调参方法;并制定稳定匹配和当前最优匹配的评价规则,引导蚁群算法的信息素更新。仿真结果表明改进的蚁群算法与传统蚁群算法相比评价值提升约20%。与传统蚁群和基于RNA计算改进的蚁群算法相比求解稳定性更优。     

启发式强化学习机制的异构双种群蚁群算法

针对传统蚁群算法在解决TSP问题时易陷入局部最优、收敛速度较慢的问题,提出了一种基于启发式强化学习的异构双种群蚁群算法。蚁群分为主种群和子种群,主种群负责解的构建和信息素的更新,子种群则是在构建解的同时对主种群的解集进行替换。算法初期利用启发式算子自适应地控制两个种群的交流频率,通过偏离度系数控制解的交换方式。前期让子种群的最优解去替换主种群的随机解,增加解的多样性,同时引入强化学习机制对交流后主种群最优路径上的信息素进行自适应的奖赏,以增大最优公共路径以后被选择的概率。后期则控制子种群的最优解去替换主种群的最差解,强化最优路径上信息素的量,并对主种群最优路径上的信息素进行奖赏,进一步提高算法的收敛速度。实验仿真表明,算法能够有效地跳出局部最优,并且解的质量在大规模测试集上有明显的改善。     

改进的模糊C-均值聚类算法

为了克服模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于改进量子蚁群的模糊聚类算法。将量子计算原理和蚁群算法相结合来改进FCM算法。初期采用量子遗传算法生成信息素分布,后期利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免聚类陷入局部最优解。实验证明该算法保证了种群的多样性,有较好的全局收敛性,克服了模糊C-均值聚类算法的不足,能有效解决未成熟收敛的问题,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。     

参数动态调整的自适应布谷鸟算法

为提高布谷鸟算法的收敛速度和求解精度,提出了一种基于自适应机制的改进布谷鸟算法。该算法在迭代初期和末期分别使用两种自适应策略来动态调整步长和发现概率,提高了算法的局部和全局寻优能力。利用10个标准测试函数对基本布谷鸟算法、所提出的改进算法以及其他智能优化方法进行了仿真对比验证,结果表明所提出的改进布谷鸟算法在求解精度、稳定性以及收敛速度上都具有一定优势。     

融合多策略的鸟群算法及油层识别ELM模型优化

为了改进鸟群算法易陷入局部最优、收敛速度慢以及种群多样性不足的缺点,提出融合多策略的鸟群算法.引入混沌权重和对称切线混沌加速系数以及高斯扰动策略,增强算法跳出局部最优的能力;引入混合多步选择和自适应步长因子策略,加快算法的收敛速度;引入小波变异策略,丰富算法的种群多样性.实验采用10个基准测试函数,将改进的算法与另外5...     

基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划

无人飞行器航迹规划是现代战争中实施远程精确打击,提高飞行器实际作战效能的关键技术。蚁群算法作为一种启发式仿生优化算法,能够有效应用于航迹规划中。针对基本蚁群算法在应用中容易过早陷入局部最优解这一缺点,提出自适应动态双种群蚁群算法的改进策略,通过信息素的震荡变化和挥发系数的自适应调整,扩大搜索空间,提高算法搜索的全局性。并将改进后的算法应用于无人飞行器航迹规划,通过实验仿真,证明了此改进算法在航迹规划应用中的可行性和有效性。