基于差分进化的布谷鸟搜索算法

针对基本布谷鸟搜索算法局部搜索能力弱、寻优精度低等不足,提出了一种具有差分进化策略的改进布谷鸟搜索算法。该算法是在种群进入下一次迭代之前在其个体上增加两个带权的差来实现个体变异,再对其进行交叉、选择操作得到最优个体,使缺乏变异机制的布谷鸟搜索算法具有变异能力,从而提高布谷鸟搜索算法的多样性,避免种群个体陷入局部最优,增强算法全局寻优能力。对几种经典测试函数和1个典型应用实例进行测试,仿真实验结果表明,新算法具有更好的全局搜索能力,在收敛精度、收敛速度以及寻优成功率等性能上显著优于基本布谷鸟搜索算法。     

一种自适应步长布谷鸟搜索算法

针对布谷鸟搜索算法（CS）后期收敛速度慢、计算精度不高等不足,提出了一种自适应步长调整布谷鸟搜索算法,加快布谷鸟搜索算法的搜索速度,提高其计算精度。通过8个标准测试函数测试的结果表明,改进后的自适应步长布谷鸟搜索算法具有较快的收敛速度和较高的寻优精度。     

量子衍生布谷鸟搜索算法

为提高布谷鸟搜索算法的寻优能力,通过在经典布谷鸟搜索算法中引入量子计算机制,提出了一种量子衍生布谷鸟搜索算法.该算法采用量子比特编码个体,采用泡利矩阵确定旋转轴,采用Levy飞行原理确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转实现个体更新.标准函数极值优化的实验结果表明,与传统布谷鸟搜索算法相比,该算法的搜索能力确有明显提升.     

基于自适应布谷鸟算法的摄像机标定方法研究

该文将自适应布谷鸟算法应用于摄像机标定中,解决传统摄像机标定算法参数多、计算量大等问题。通过对参数进行布谷鸟算法优化,解决群个体陷入局部最优的问题,增强算法全局寻优能力,从而提高布谷鸟算法的多样性。实验结果表明,该算法具有较好的全局搜索能力和避免局部最优的能力,可以准确地完成摄像机标定,在收敛精度、速度以及鲁棒性等性能上显著优于遗传算法、差分进化算法、基本布谷鸟搜索算法。     

随机变异的自适应布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索算法现在还存在收敛精度不高、寻优效果不佳的问题。为解决这类问题,本文在基本布谷鸟搜索算法的基础上引入了惯性权重和变异策略。优化后的布谷鸟搜索算法在搜索精度和寻优效果上都有了大幅度的提升。实验测试结果显示,改进算法比其它算法在函数优化上效果更加明显。     

改进的布谷鸟搜索算法及其在多效蒸发优化中的应用

为了全面提升布谷鸟搜索算法(CS)的性能,提出了一种改进的布谷鸟搜索算法(MCS)。MCS算法采用了能大幅提高局部搜索能力的局部搜索策略、能使步长控制因子随算法进程由大到小自适应变化的自适应策略和能加强布谷鸟个体间信息交流的学习策略。2个标准测试函数被用于检验算法的性能,性能测试结果及对比试验表明,MCS算法在继承了CS算法强大的全局寻优能力的同时,具有更快的收敛速度、更高的收敛精度和更好的鲁棒性。最后,将MCS算法应用于求解多效蒸发系统的优化设计问题,优化效果显著。     

混合引力搜索与高斯扰动的精英布谷鸟算法

针对布谷鸟算法（CS）的不足,提出了混合引力搜索与高斯扰动的精英布谷鸟搜索算法（GGECS）。该算法提出了自适应控制策略,将布谷鸟算法中的步长因子和发现概率进行动态地调整,并使用帕累托法则进行精英分类,分别对属于不同类别的鸟巢进行引力搜索和高斯扰动,从而提高算法的种群多样性,避免算法陷入局部最优解,提高了算法的寻优精度和收敛速度。使用8个标准测试函数进行仿真实验。结果表明,该算法较CS和ICS算法具有更好的全局搜索能力,其测试函数最优解也更为接近最优解的理论值。     

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。     

量子衍生布谷鸟算法及在地层对比中的应用

为提高布谷鸟搜索算法的寻优能力,通过在经典布谷鸟搜索算法中引入量子计算机制,提出一种量子衍生布谷鸟搜索算法。该算法采用量子比特编码个体,采用泡利矩阵确定旋转轴,采用Levy飞行原理确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转实现个体更新。针对钻井剖面地层对比的具体特点及需要满足的约束条件,提出应用量子衍生布谷鸟算法进行地层对比优化的实施方案,该方法既能对比不同地层之间的相似性,也能处理对比井地层因断层或尖灭等因素造成的缺失。实验结果表明,在复杂地质情况下,该算法是有效的和可行的。      

交互式学习的布谷鸟搜索算法

针对布谷鸟搜索算法在求解旅行商问题时,存在初期信息缺乏严重和收敛速度慢等问题,提出一种交互式学习的布谷鸟搜索算法（Interactive Learning Cuckoo Search Algorithm,ILCSA）。为提高布谷鸟搜索算法的搜索效率,结合蚁群优化算法构建双层交互学习模型,将蚁群作为底层种群,布谷鸟作为高层种群,双种群互相学习,合作寻优,提高搜索速度;此外,在布谷鸟搜索算法中引入强化学习策略,自适应更新步长,并对发现概率进行动态调整,深度优化最优解,进一步提高解的质量。最后采用多组不同规模的标准TSPLIB算例与其他优化算法进行对比,结果表明ILCSA算法在求解精度和稳定性方面表现更优。     

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。     

Improved cuckoo search for reliability optimization problems

An efficient approach to solve engineering optimization problems is the cuckoo search algorithm. It is a recently developed meta-heuristic optimization algorithm. Normally, the parameters of the cuckoo search are kept constant. This may result in decreasing the efficiency of the algorithm. To cope with this issue, the cuckoo search parameters should be tuned properly. In this paper, an improved cuckoo search algorithm, enhancing the accuracy and convergence rate of the cuckoo search algorithm, is presented. Then, the performance of the proposed algorithm is tested on some complex engineering optimization problems. They are four well-known reliability optimization problems, a large-scale reliability optimization problem as well as a complex system, which is a 15-unit system reliability optimization problem. Finally, the results are compared with those given by several well-known methods. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于骑手优化的动态布谷鸟搜索算法

针对传统布谷鸟搜索算法（cuckoo search,CS）对复杂问题收敛精度低、迭代步幅局限性大的特点,提出了基于骑手优化的动态布谷鸟搜索策略（rider optimization cuckoo search,ROCS）。结合骑手优化算法（rider optimization algorithm,ROA）思想,利用多种群在单周期内进行多策略寻优,动态使用最优策略进行加强搜索,提高算法对复杂问题的收敛效率;同时对Lévy飞行运动进行动态参数调节,改善算法搜索前期及末期表现。仿真测试结果显示,改进算法对复杂问题的优化表现优于比对算法,算法寻优效率得到显著改善。     

基于改进布谷鸟搜索的k-means算法的离群点检测

为了解决k-means算法的离群点检测容易受到初始聚类中心的影响陷入局部最优的问题,本文提出一种基于改进布谷鸟搜索的k-means算法的离群点检测方法。首先,对原始布谷鸟搜索算法中的发现概率和莱维飞行步长做自适应策略改进并进行实验仿真;其次讨论改进后的布谷鸟搜索算法的收敛性问题;最后将改进后的布谷鸟搜索算法与k-means的离群点检测算法融合成一种新的离群点检测算法——基于改进布谷鸟搜索的k-means算法的离群点检测。通过对UCI数据集进行仿真实验,结果表明,本文算法不仅精确度方面有着明显优势,而且在3个数据集上收敛速度均有改善,可有效地抑制k-means算法的离群点检测容易陷入局部最优的问题,缩短运行时间。     

基于逐维策略的布谷鸟搜索增强算法

布谷鸟搜索算法迭代运用Lévy Flights随机走动和Biased随机走动发现新个体的各维信息。当个体所有维信息生成后,算法将这些信息合成为个体并评价。在这种情况下,由于个体各维之间存在相互干扰,一些部分维进化的个体可能被放弃,从而影响算法的收敛速度以及求精能力。提出的布谷鸟搜索增强算法采用逐维评价策略接收一些部分进化的个体,可进一步增强算法的收敛速度和求精能力。在算法中,逐维评价策略作为局部搜索技术镶嵌在两个随机走动部件之后,并随机选择一些个体进行逐维更新后进行评价。实验结果说明逐维评价策略总体上能够有效且较好地改善算法的求解性能和收敛速度。     

求解混合流水车间调度问题的离散布谷鸟算法

为求解混合流水车间调度问题,提出一种离散布谷鸟算法。针对常规解码方法难以获得最优解的缺点,提出一种改进的解码方法,基于工件数与并行机数,按概率随机分配机器;根据标准布谷鸟算法中莱维飞行和巢寄生行为两种位置更新策略的核心思想,提出基于位置交叉和个体距离的离散莱维飞行,设计基于最优插入和最优交换的巢寄生策略。最后算例对比实验结果显示,采用基于改进解码方法的离散布谷鸟算法求解所得结果的平均值最小,验证了改进解码方法能提高解的质量;实例测试所得结果均获得了当前最优解,验证了离散布谷鸟算法求解该类问题的优越性。     

改进布谷鸟搜索SVM在财务风险评估中的应用

针对一种新型智能进化算法--布谷鸟搜索算法提出了基于多群体并行搜索和自适应步长的改进方法。将改进后的方法引入支持向量机参数优化中,提出了基于改进后布谷鸟搜索算法优化支持向量机模型参数的方法并将其应用于上市公司财务风险评估中,有效提高了财务风险模型的分类性能。仿真结果发现：改进的布谷鸟搜索算法用于优化支持向量机参数不仅有效提高了上市公司季度财务数据分类预测精度,而且相较改进之前的布谷鸟搜索算法、遗传算法和粒子群算法具有更快的收敛速度和稳定性。     

Fault diagnosis of rolling bearing based on back propagation neural network optimized by cuckoo search algorithm

In order to improve the accuracy of rolling bearing fault diagnosis in mechanical equipment, a new fault diagnosis method based on back propagation neural network optimized by cuckoo search algorithm is proposed. This method use the global search ability of the cuckoo search algorithm to constantly search for the best weights and thresholds, and then give it to the back propagation neural network. In this paper, wavelet packet decomposition is used for feature extraction of vibration signals. The energy values of different frequency bands are obtained through wavelet packet decomposition, and they are input as feature vectors into optimized back propagation neural network to identify different fault types of rolling bearings. Through the three sets of simulation comparison experiments of Matlab, the experimental results show that, Under the same conditions, compared with the other five models, the proposed back propagation neural network optimized by cuckoo search algorithm has the least number of training iterations and the highest diagnostic accuracy rate. And in the complex classification experiment with the same fault location but different bearing diameters, the fault recognition correct rate of the back propagation neural network optimized by cuckoo search algorithm is 96.25%.

     

Applying modified cuckoo search algorithm for solving systems of nonlinear equations

Neural Computing and Applications - In the present paper, a modified cuckoo search algorithm is proposed for solving nonlinear equations, that is, the niche cuckoo search algorithm (NCSA) based on...