乌鸦搜索算法在SVM参数优化中的应用

参数的选择对支持向量机（SVM）分类精度和泛化能力有至关重要的影响，而群体智能算法近年来在参数优化方面应用广泛，在此背景下提出CSA-SVM模型。该模型将分类准确率作为目标函数，利用乌鸦搜索算法（CSA）求得SVM的最优参数组合。为了验证CSA-SVM模型的分类性能，将该模型应用于6个标准分类数据集，并分别与遗传算法（GA）和粒子群（PSO）算法优化后的SVM模型进行性能比较。实验结果表明，CSA算法在SVM参数选择中具有更好地寻优能力和更快地寻优速度，CSA-SVM模型具有较高的分类准确率。     

改进麻雀搜索算法求解物流配送中心选址问题

为提升物流配送效率,降低配送成本,提出一种改进麻雀搜索算法M-SSA求解物流配送中心选址问题。在基本麻雀搜索算法SSA中,设计均匀化Logistic映射机制提升初始种群的均匀性和随机性;利用正余弦优化和惯性权重机制改进发现者位置更新,提升全局搜索能力;引入柯西混沌变异机制增强种群多样性,避免局部最优解。利用M-SSA算法求解物流配送中心选址问题。实验结果表明,在解决配送中心选址问题上,M-SSA算法可以降低物流配送成本,提升配送效率。     

改进哈里斯鹰算法及其在FIR滤波器中的应用

针对原始哈里斯鹰算法(Harris Hawks Optimization, HHO)存在收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种改进的哈里斯鹰算法。首先引入Logistic混沌映射加强扰动,丰富种群多样性,提高算法收敛精度;其次用非线性逃逸能量因子代替线性逃逸能量因子,易于跳出局部最优。为了验证改进效果,利用改进算法求解FIR滤波器设计问题。仿真结果表明,与原始哈里斯鹰算法相比,基于改进算法的FIR滤波器具有更加理想的通带和阻带性能。     

改进麻雀搜索算法求解作业车间调度问题

针对最小化完工时间的作业车间调度问题(JSP),提出改进麻雀搜索算法(ISSA).首先设计有效的编码转换方式,形成JSP离散决策空间与麻雀搜索算法(SSA)连续搜索空间的对应关系.然后,针对SSA在求解后期易陷入局部最优,利用量子计算、正余弦搜索和警戒者数量递减策略对SSA进行改进,同时引入多邻域搜索和高斯扰动策略以弥补SSA在求解离散问题时深度发掘能力不足的弊端.最后,进行FT、LA系列10个测试问题、6种算法和2个应用实例的对比实验.结果表明,ISSA在求解JSP时,能获得更好的最小值、平均值和寻优成功率,验证了ISSA求解JSP的有效性.     

多目标遗传算法在GPS动态车辆调度中的应用研究

围绕车辆调度问题多目标优化这一主题,依据企业现有的GPS定位系统,设计一种基于实数编码和精英保留策略,综合应用外部惩罚函数法的多目标遗传算法.并于其中创新性的引入基因校验算子,避免了重复车次的产生.程序使用Java语言编制,后台数据库使用oracle.实验结果表明,该算法能够充分满足系统硬约束条件,快速收敛于目标约束,完成车辆的优化调度,具有较强的实用价值.     

贪婪搜索算法在卫星调度中的应用

针对采用天气预报的滞后云层进行卫星调度影响观测图像质量和观测收益的问题,提出一种获取实时云层的数学模型,并基于此构建考虑实时变换云层的敏捷观测卫星（AEOS）调度模型。由于贪婪搜索算法（GSA）具有局部优化的特性,能够充分考虑卫星观测的云层和有限存储资源等约束,研究了GSA在该卫星调度问题中的应用。首先,GSA优先考虑观测任务的云层遮挡,并根据云层遮挡大小,计算待观测任务的图像质量,将之排序选择待观测的任务;其次,结合任务的大小、截止时间和卫星的存储资源约束,选择能够给观测收益带来最大化的任务;最后,进行观测和任务传送。仿真实验表明,在任务数为100的情况下,采用GSA进行卫星调度的任务收益比常用于卫星调度的动态规划算法（DPA）所获得任务收益提高了14.82%,比局部搜索算法（LSA）所获得任务收益提高了10.32%,并且同等条件下,采用GSA得到的观测图像的质量比其他两种方法得到的图像质量更高。实验结果表明,GSA在实际卫星调度中,能够有效地提高图像观测质量和任务观测收益。     

改进和声搜索算法及其在连续函数优化中的应用

针对一般和声搜索(HS)算法在求解连续函数优化问题时存在的困难,提出一种改进的多样化和声搜索(IDHS)算法。该算法借鉴模拟退火算法的思想对参数的更新方式作出调整,并且限制保存在和声记忆矩阵中的一致和声的数量以增加解的多样性。数值仿真结果表明,与其他几种传统的和声搜索算法相比,该方法进一步提高了计算精度和收敛速度,以及全局寻优能力。     

改进的万有引力搜索算法在函数优化中的应用

万有引力搜索算法应用于函数优化问题时易陷入局部最优解且优化精度不高。针对这些问题,提出了一种改进的万有引力搜索算法。该算法通过引入反向学习策略、精英策略和边界变异策略,显著地提高了万有引力搜索算法中粒子的探索能力与开发能力,获得了较强的全局优化能力和局部优化能力。通过对6个非线性基准函数进行仿真实验,结果表明：与基本的万有引力搜索算法、加权的万有引力搜索算法和人工蜂群算法相比,改进的万有引力搜索算法在求解复杂函数的优化问题时具有更好的优化性能。     

改进和声搜索算法及其在连续函数优化中的应用

针对一般和声搜索(HS)算法在求解连续函数优化问题时存在的困难,提出一种改进的多样化和声搜索(IDHS)算法。该算法借鉴模拟退火算法的思想对参数的更新方式作出调整,并且限制保存在和声记忆矩阵中的一致和声的数量以增加解的多样性。数值仿真结果表明,与其他几种传统的和声搜索算法相比,该方法进一步提高了计算精度和收敛速度,以及全局寻优能力。     

新颖的全局和声搜索算法在经济性调度中的应用

提出采用新颖的全局和声搜索算法来解决经济调度问题,并设计了一种新颖的处理系统约束的方法;介绍了经济调度问题数学模型、新颖的全局和声搜索算法实现过程及其应用方法。实验结果表明,采用新颖的全局和声搜索算法所获得的最优值要明显好于采用进化算法、粒子群算法所获得的最优值,新颖的全局和声搜索算法为解决经济性调度问题提供了一种新的解决方案。     

用于特征选择的乌鸦搜索算法的研究与改进

特征选择是机器学习领域的热点问题.元启发式算法作为特征选择的重要方法之一,其性能会对问题求解产生直接影响.乌鸦搜索算法（CSA）是受乌鸦智能群体行为启发提出的一种元启发式算法,由于其具有简单、高效的特点,广大学者将其用来解决特征选择问题.然而,CSA易陷入局部最优解且收敛速度较慢,严重限制了算法求解能力.针对这一问题,采用logistic混沌映射、反向学习方法和差分进化这3种算子,结合乌鸦搜索算法,提出一种特征选择算法BICSA来选取最优特征子集.实验阶段,使用UCI数据库中的16个数据集来测试BICSA的性能.实验结果表明,与其他特征选择算法相比,BICSA求得的特征子集具有更高的分类准确率和较高的维度压缩能力,这说明BICSA在处理特征选择问题上具有很强的竞争力与足够的优越性.     

正弦余弦指引的乌鸦搜索算法研究

乌鸦搜索算法模拟乌鸦觅食行为对个体位置进行更新与搜索，为降低基本乌鸦搜索位置更新策略本身存在的盲目性，将正弦余弦作为局部优化算子嵌入到基本算法中，提出了正弦余弦指引的乌鸦搜索算法。该算法通过正弦余弦操作使每一个乌鸦个体都可以充分吸收自身与最优个体的位置差信息，有效指引乌鸦个体沿最优值方向趋近最优值，改善算法的收敛效果和寻优精度。并对一系列测试函数进行寻优实验，实验结果表明该改进算法性能良好。     

基于布谷鸟搜索的多处理器任务调度算法

多处理器系统在高性能计算中扮演着重要角色.为提高系统的并行性能,基于布谷鸟搜索算法,提出一种新的多处理器任务调度算法.该算法以全部任务的最晚完成时间最小为目标,利用基于任务优先权的编码方式使连续的布谷鸟搜索算法适用于离散的多处理器任务调度问题.实验结果表明,所提算法不仅求解质量高,而且求解速度最快,与目前广泛采用的遗传算法和粒子群算法相比其执行时间缩短超过60％.     

混合遗传算法在多目标柔性作业调度中的应用

针对以生产周期、生产成本、设备利用率为目标的柔性作业调度问题,基于混合遗传箅法提出了一种新的优化求解方法.首先建立了该类问题的调度模型,对于工序编码的染色体决定了工序调度的优先级;利用无量纲的标准化处理方法统一目标量纲;然后,利用层次分析法将多目标问题转化为单目标问题,同时为了保证箅法的收敛性,在基本遗传算法框架的基础上集成了禁忌搜索算法,从而延缓或避免了早熟收敛的发生.最后通过实验仿真,证明提出的方法可以有效解决该类多目标柔性作业调度问题.     

基于改进秃鹰搜索算法的Kubernetes资源调度应用

Kubernetes是一个管理容器化应用的开源平台,其默认的调度算法在优选阶段仅把CPU和内存两种资源来作为计算节点的评分指标,同时还忽略了不同类型的Pod对节点资源的占用比例是不同的,容易导致某一资源达到性能瓶颈,从而造成节点对资源使用失衡.针对上述问题,本文在Kubernetes原有的资源指标基础上增加了带宽和磁盘容量,考虑到CPU、内存、带宽和磁盘容量这4类资源在节点上的占用比例对节点的性能的影响,可能造成Pod中应用的非正常运行,甚至杀死Pod,从而影响集群整体的高可靠性.本文将等待创建的Pod区分为可压缩消耗型、不可压缩消耗型以及均衡型,并为每种类型的Pod设置相应的权重,最后通过改进的秃鹰搜索算法(TBESK)来寻找出最优节点进行调度.实验结果表明,随着集群中Pod的数量在不断增加,在集群负载较大的情况下, TBESK算法的综合负载标准差和默认的调度算法相比提升了24%.     

软时间窗多式联运4PL路径问题的改进乌鸦算法

针对机械故障、天气状况等随机因素在运输过程中易对各种运输方式造成影响,研究更具有实际意义的带软时间窗的多式联运4PL路径问题.在软时间窗约束下,以总运输费用最小为目标,建立带有软时间窗的多式联运4PL路径优化模型.设计基于天牛须搜索思想和莱维飞行机制的乌鸦搜索算法对模型进行求解,采用田口方法确定算法最优参数组合,与其他...     

融合混沌反学习与蜂群搜索算子的引力搜索算法

引力搜索算法是最近提出的一种较有竞争力的群智能优化技术,然而,标准引力算法存在的收敛速度慢、容易在进化过程中陷入停滞状态.针对上述问题,提出一种改进的引力搜索算法.该算法采用混沌反学习策略初始化种群,以便获得遍历整个解空间的初始种群,进而提高算法的收敛速度和解的精度.此外,该算法利用人工蜂群搜索策略很强的探索能力,对种群进行引导以帮助算法快速跳出局部最优点.通过对13个非线性基准函数进行仿真实验,验证了改进的引力搜索算法的有效性和优越性.     

多策略混合的改进麻雀搜索算法

针对基本麻雀搜索算法（sparrow search algorithm,SSA）在处理复杂优化问题时存在的搜索空间不足、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种多策略混合的改进麻雀搜索算法（improved sparrow search algorithm based on multi-strategy mixing,IMSSA）。利用Sine混沌映射初始化麻雀个体位置,丰富种群多样性,解决种群分布不均匀、搜索空间不足等问题;引入带有惯性权重的多样性全局最优引导策略来加快收敛速度,调控算法的全局探索与局部开发能力;采用双样本学习策略使算法跳出局部最优,提高种群对解空间的搜索能力。通过测试函数对算法进行仿真实验,验证三种改进策略的有效性,并且进行Wilcoxon秩和检验和时间复杂度分析,结果表明IMSSA算法的各项性能均有显著提升。最后用算法优化支持向量机参数,建立轴承故障诊断模型,进一步证明了改进策略是可行有效的。     

基于禁忌算法的双层结构网格任务调度研究

合理的任务调度算法可以在很大程度上提高网格系统的利用率。针对网格环境异构、分布等特点,提出了基于禁忌搜索算法（TS）的双层结构网格任务调度算法,仿真实验表明,该方法具有良好的解质量和搜索能力,对异构系统中的任务调度具有较好的处理结果。