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基于改进布谷鸟搜索算法的压气机特性曲线预测
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作者 王巍 李哲 +3 位作者 刘祎阳 姜孝谟 刘朋 李士龙 《推进技术》 北大核心 2025年第1期219-227,共9页
为了提高压气机特性曲线的预测精度和边界工况点的泛化能力,本文提出了一种改进布谷鸟搜索算法优化BP(ICS-BP)的模型,应用于某轴流压气机流量-压比特性预测方法研究,并对比分析了采用传统BP、遗传算法优化BP(GA-BP)、布谷鸟搜索算法优化... 为了提高压气机特性曲线的预测精度和边界工况点的泛化能力,本文提出了一种改进布谷鸟搜索算法优化BP(ICS-BP)的模型,应用于某轴流压气机流量-压比特性预测方法研究,并对比分析了采用传统BP、遗传算法优化BP(GA-BP)、布谷鸟搜索算法优化BP(CS-BP)、径向基函数神经网络(RBF)、极限学习机(ELM)、自优化支持向量机(MSVM)和ICS-BP模型的预测结果。分析显示,ICS-BP模型整体预测结果的相对误差最小,普遍在±1%以内,评价指标展现出最高的精度和鲁棒性,预测结果具有最佳的泛化能力,且优化后的模型解决BP易陷入局部最优的问题;ELM和RBF模型运行速度较快的情况下依然具有良好的整体预测精度,但对于边界工况点预测效果欠佳,适用于对时间成本要求高的场景。针对7F重型燃气轮机和NASA74A型号压气机特性曲线,通过ICS-BP模型预测的压比特性精度较高,整体预测结果的平均绝对百分误差分别为1.129%和0.590%,进一步验证了其在特性预测方面的优势。 展开更多
关键词 压气机特性 曲线预测 改进布谷鸟搜索算法 神经网络 泛化能力
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基于改进多目标禁忌搜索算法的地下水污染抽出—处理修复系统多目标优化设计
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作者 王栋 刁文钦 +3 位作者 周俊 王贺 杨蕴 吴吉春 《环境污染与防治》 北大核心 2025年第7期19-25,I0018,I0019,共9页
将改进多目标禁忌搜索算法(IMOTS)与地下水流模拟程序MODFLOW、溶质运移模拟程序MT3DMS耦合,构建了一种应用于场地地下水污染抽取—处理修复系统设计的多目标优化求解框架。IMOTS继承了禁忌搜索高效率的邻域搜索特点,通过引进小生境技... 将改进多目标禁忌搜索算法(IMOTS)与地下水流模拟程序MODFLOW、溶质运移模拟程序MT3DMS耦合,构建了一种应用于场地地下水污染抽取—处理修复系统设计的多目标优化求解框架。IMOTS继承了禁忌搜索高效率的邻域搜索特点,通过引进小生境技术确定个体拥挤度指标,选择稀松区域内的非支配解作为新的种子解,提高优化解的多样性,通过引入存档策略避免个体重复计算以提高求解效率。将IMOTS多目标优化技术应用于长三角地区某典型地下水有机污染场地的抽取—处理修复工程设计,获取了多样的、同时满足最小化修复成本与剩余污染物质量的最优权衡解集,可为典型有机污染场地修复工程的低成本、高效率运行提供最优管理策略。 展开更多
关键词 有机污染 多目标优化 抽出—处理 改进多目标禁忌搜索算法
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求解多目标优化问题的改进布谷鸟搜索算法 被引量:13
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作者 杨辉华 谢谱模 +2 位作者 张晓凤 马巍 刘振丙 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1600-1608,共9页
针对求解多目标优化问题,提出一种改进的多目标布谷鸟搜索算法(IMOCS).相比于标准多目标布谷鸟搜索算法(MOCS),IMOCS在莱维飞行中使用动态自适应的步长控制量,并基于层级和拥挤度距离选择下一次莱维飞行的种群.为了验证算法的有效性,通... 针对求解多目标优化问题,提出一种改进的多目标布谷鸟搜索算法(IMOCS).相比于标准多目标布谷鸟搜索算法(MOCS),IMOCS在莱维飞行中使用动态自适应的步长控制量,并基于层级和拥挤度距离选择下一次莱维飞行的种群.为了验证算法的有效性,通过在测试实例(SCH,ZDT系列,LZ)计算所求Pareto前沿与真实Pareto前沿的广义距离和所求Pareto前沿的多样性来测试IMOCS的性能.结果表明,与MOCS,NSPSO,NSGA-II比较,IMOCS所求的广义距离更小,即由IMOCS所求Pareto前沿更加接近于真实Pareto前沿,同时IMOCS的Pareto前沿分布更加广泛和均匀,即多样性更好. 展开更多
关键词 多目标优化 布谷鸟搜索算法 自适应步长控制量 非支配集排序
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逐维改进的布谷鸟搜索算法 被引量:92
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作者 王李进 尹义龙 钟一文 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2687-2698,共12页
布谷鸟搜索(cuckoo search,简称CS)算法是一种新兴的仿生智能算法,对解采用整体更新评价策略.在求解多维函数优化问题时,由于各维之间相互干扰,采用整体更新评价策略将恶化算法的收敛速度和解的质量.为了弥补此缺陷,提出了基于逐维改进... 布谷鸟搜索(cuckoo search,简称CS)算法是一种新兴的仿生智能算法,对解采用整体更新评价策略.在求解多维函数优化问题时,由于各维之间相互干扰,采用整体更新评价策略将恶化算法的收敛速度和解的质量.为了弥补此缺陷,提出了基于逐维改进的布谷鸟搜索算法.在改进算法的迭代过程中,针对解采用逐维更新评价策略.该策略将各维的更新值与其他维的值组合成新的解,并采用贪婪方式接受能够改善解质量的更新值.实验结果说明,改进策略能够有效地提高CS算法的收敛速度并改善解的质量.与相关的改进布谷鸟搜索算法以及其他演化算法的比较结果表明,改进算法在求解连续函数优化问题上是具有竞争力的. 展开更多
关键词 布谷鸟搜索算法 逐维改进 函数优化 多维函数 干扰现象
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多目标布谷鸟搜索算法 被引量:17
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作者 贺兴时 李娜 +1 位作者 杨新社 余兵 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期731-737,共7页
解决多目标优化问题,并得到精确的、高质量的Pareto前沿解是非常具有挑战性的。将CS算法运用于多目标问题解的迭代更新过程,对传统的基于Pareto支配关系的适应度函数进行了改进,并提出基于小生境技术的逐步档案缩减法用于档案解的缩减... 解决多目标优化问题,并得到精确的、高质量的Pareto前沿解是非常具有挑战性的。将CS算法运用于多目标问题解的迭代更新过程,对传统的基于Pareto支配关系的适应度函数进行了改进,并提出基于小生境技术的逐步档案缩减法用于档案解的缩减与维护过程,设计出了多目标布谷鸟搜索算法(MOCS)。通过仿真实验验证以及相关性能指标的测试结果得出,MOCS算法与经典的NSGAII算法相比,在所得解的收敛性、多样性和均匀性方面均有所改善。 展开更多
关键词 多目标算法 布谷鸟搜索算法 多目标布谷鸟搜索算法 基于小生境技术的逐步档案缩减法 PARETO最优解
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基于多目标离散布谷鸟搜索算法的产品服务系统方案配置优化 被引量:9
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作者 张在房 尚钰量 +1 位作者 孙建 樊蓓蓓 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1774-1786,共13页
为辅助工程师进行产品服务系统方案设计,提出一种基于离散布谷鸟搜索算法与Pareto结合的配置优化方法。以成本、质量和时间为目标函数,采用动态惩罚函数方法将约束优化问题转化为多目标优化问题。基于Sobol序列初始化,采用十进制编码和... 为辅助工程师进行产品服务系统方案设计,提出一种基于离散布谷鸟搜索算法与Pareto结合的配置优化方法。以成本、质量和时间为目标函数,采用动态惩罚函数方法将约束优化问题转化为多目标优化问题。基于Sobol序列初始化,采用十进制编码和非支配更新方法改进多目标离散布谷鸟搜索算法,以提高初始解的多样性与优化性能。将所提方法应用于某数控机床产品服务系统方案配置优化,通过结果分析及性能对比,验证了该方法解决高维度空间内产品服务系统方案配置优化的有效性与可行性。 展开更多
关键词 产品服务系统 配置优化 Sobol序列 多目标优化 离散布谷鸟搜索算法
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改进布谷鸟算法优化粒子滤波的多目标跟踪方法 被引量:1
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作者 申明亮 唐骏 +1 位作者 黄豆豆 袁江南 《电子测量技术》 北大核心 2024年第3期84-90,共7页
标准粒子滤波器的重采样会造成粒子贫化,影响跟踪系统的精度。为克服这一缺陷,提出了一种改进布谷鸟搜索算法优化粒子滤波的多目标跟踪方法。将粒子作为布谷鸟宿主鸟巢,模拟布谷鸟寻找宿主鸟巢位置的行为,通过全局搜索和局部搜索两个阶... 标准粒子滤波器的重采样会造成粒子贫化,影响跟踪系统的精度。为克服这一缺陷,提出了一种改进布谷鸟搜索算法优化粒子滤波的多目标跟踪方法。将粒子作为布谷鸟宿主鸟巢,模拟布谷鸟寻找宿主鸟巢位置的行为,通过全局搜索和局部搜索两个阶段使粒子向高似然区域移动。同时,改进布谷鸟搜索算法的寻优机制,提出动态搜索步长和强化局部搜索的方法,加强了算法的全局搜索的收敛速度。此外,改进算法结合了联合概率数据关联,用于解决多机动目标跟踪问题。本文设置了一维环境和二维环境两组实验,对比优化后的粒子滤波算法与标准粒子滤波算法的目标跟踪性能。实验结果表明,本文提出的算法不仅全局收敛速度更快,而且提高了多机动目标跟踪的精度;与标准布谷鸟搜索优化粒子滤波算法相比,全局收敛迭代速度提高了28.5%;与粒子滤波联合概率数据关联和粒子群优化粒子滤波联合概率数据关联算法相比,估计精度分别提高了24.7%和11.81%。 展开更多
关键词 粒子滤波 布谷鸟搜索算法 多目标跟踪
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混沌云模型多目标布谷鸟搜索算法 被引量:4
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作者 马艺元 宋卫平 +1 位作者 宁爱平 牛海帆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期1088-1092,共5页
针对多目标布谷鸟搜索算法(MOCS)迭代后期寻优速度慢,并且容易造成局部最优等缺点,提出一种混沌云模型多目标布谷鸟搜索算法(CCMMOCS)。首先在进化过程中通过混沌理论对一般的布谷鸟巢位置在全局中寻求优化,以防落入局部最优;然后利用... 针对多目标布谷鸟搜索算法(MOCS)迭代后期寻优速度慢,并且容易造成局部最优等缺点,提出一种混沌云模型多目标布谷鸟搜索算法(CCMMOCS)。首先在进化过程中通过混沌理论对一般的布谷鸟巢位置在全局中寻求优化,以防落入局部最优;然后利用云模型对较好的布谷鸟巢位置局部优化来提高精度;最后将两种方法对比得到相对更好的解作为最优值以完成优化。对比误差估计值及多样性指标,由5个常用多目标测试函数仿真结果可知,CCMMOCS比传统多目标布谷鸟搜索算法、多目标粒子群算法(MOPSO)及多目标遗传(NSGA-Ⅱ)算法性能更好,Pareto前沿更接近理想曲线,分布也更均匀。 展开更多
关键词 多目标布谷鸟搜索算法 混沌理论 云模型 PARETO前沿 函数优化
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改进布谷鸟算法在装配序列规划中的应用研究
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作者 秦红斌 王玲军 +1 位作者 唐红涛 孔仁杰 《机床与液压》 北大核心 2024年第2期12-17,共6页
针对装配序列规划问题,建立考虑装配序列的几何可行性、稳定性、聚合性、重定向性的装配关系模型以及基于适应度函数的装配序列优化数学模型。提出一种改进布谷鸟算法对装配序列规划问题进行求解,采用随机键和最小位置规则的方法设计基... 针对装配序列规划问题,建立考虑装配序列的几何可行性、稳定性、聚合性、重定向性的装配关系模型以及基于适应度函数的装配序列优化数学模型。提出一种改进布谷鸟算法对装配序列规划问题进行求解,采用随机键和最小位置规则的方法设计基于零件编号、装配方向、装配工具的3层编码方案;设计基于最小装配成本的初始化策略与随机初始化策略相结合的混合种群初始化策略,提高种群质量;改进种群进化和搜索方式,将种群分为3个子群,并分别采用自适应步长飞行、标准步长飞行和交叉、变异的方式进行种群更新,提高算法的收敛速度和求解精度。最后通过实例应用及与其他算法的比较,验证了所提出的改进布谷鸟算法在求解装配序列规划问题上的有效性和优越性。 展开更多
关键词 装配序列规划 改进布谷鸟算法 多目标优化 适应度函数
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目标驱动离散布谷鸟搜索算法的不完全拆卸线平衡多目标优化 被引量:10
10
作者 李六柯 张则强 +1 位作者 管超 贾林 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期681-694,共14页
针对拆卸需求零件和危害零件的不完全拆卸线平衡问题,构建了优化拆卸序列长度、工作站数目、空闲时间均衡指标和拆卸成本的多目标不完全拆卸线平衡模型;为适应问题的离散性、多目标、多约束特性,提出了一种基于Pareto解集的目标驱动离... 针对拆卸需求零件和危害零件的不完全拆卸线平衡问题,构建了优化拆卸序列长度、工作站数目、空闲时间均衡指标和拆卸成本的多目标不完全拆卸线平衡模型;为适应问题的离散性、多目标、多约束特性,提出了一种基于Pareto解集的目标驱动离散布谷鸟搜索算法.该算法首先建立模型与鸟窝位置、鸟蛋属性的映射关系,以此制定莱维飞行操作、巢寄生操作的离散化规则;然后通过以目标为导向的驱动操作实现单目标深度优化与多目标协同优化;为获得分布性良好的拆卸方案,采用拥挤距离机制筛选外部档案中的非劣解.对不同规模的3个实例与19个基准算例进行实验,验证了该算法的有效性和优越性;以某打印机的不完全拆卸为例,采用文中模型和算法进行不完全拆卸线平衡多目标优化,为决策者提供了侧重点不同的9种拆卸方案. 展开更多
关键词 拆卸线平衡问题 不完全拆卸 布谷鸟搜索算法 目标驱动 多目标优化
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基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法 被引量:1
11
作者 任璐 李海洋 贺兴时 《河北科技大学学报》 CAS 2015年第5期511-516,共6页
步长的选取对于布谷鸟搜索算法的收敛速度与运算结果的精度起着关键作用。提出了一种基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法。首先,在原始自适应步长布谷鸟搜索算法中,当上一代鸟窝位置为最优位置时,步长不再更新,则简单修正原有的步... 步长的选取对于布谷鸟搜索算法的收敛速度与运算结果的精度起着关键作用。提出了一种基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法。首先,在原始自适应步长布谷鸟搜索算法中,当上一代鸟窝位置为最优位置时,步长不再更新,则简单修正原有的步长让其更新;其次,将逐维更新评价策略引入修正后的自适应步长布谷鸟搜索算法。实验结果表明,该算法不仅平衡了全局寻优能力和寻优精度之间的矛盾而且具有较好的收敛速度。 展开更多
关键词 算法理论 布谷鸟搜索算法 逐维改进 自适应步长 进化曲线
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基于布谷鸟搜索算法的微网多目标优化运行研究 被引量:3
12
作者 徐多 李鹏 《陕西电力》 2014年第9期1-5,10,共6页
微网能有效地接入包括可再生能源发电在内的各类分布式新能源,而可再生能源发电的输出功率具有不确定性,给微网的经济、可靠和安全运行带来了挑战。蓄电池作为储能装置是保证微网系统安全可靠运行的重要组成部分。研究了含风力发电、光... 微网能有效地接入包括可再生能源发电在内的各类分布式新能源,而可再生能源发电的输出功率具有不确定性,给微网的经济、可靠和安全运行带来了挑战。蓄电池作为储能装置是保证微网系统安全可靠运行的重要组成部分。研究了含风力发电、光伏发电和蓄电池的微网的特性,考虑了微网发电费用、排污罚款、供电可靠性和网络损耗,建立了多目标微网优化运行模型。采用多目标的布谷鸟搜索算法来求解该复杂非线性优化问题,微网算例的仿真结果验证了模型的正确性和算法的有效性。 展开更多
关键词 微网 优化运行 多目标 布谷鸟搜索算法 蓄电池
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基于改进和声搜索算法的电网多目标差异化规划 被引量:17
13
作者 宋春丽 刘涤尘 +4 位作者 吴军 王浩磊 赵一婕 潘旭东 董飞飞 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期142-148,共7页
为提高电网的抗灾能力需对电网进行差异化规划。用全寿命周期内的新增成本和减损效益对规划的经济性和可靠性进行量化,建立了多目标差异化规划优化模型。根据Pareto支配关系制定寻优准则,以效益成本比最大为目标从Pareto解集中选择最优... 为提高电网的抗灾能力需对电网进行差异化规划。用全寿命周期内的新增成本和减损效益对规划的经济性和可靠性进行量化,建立了多目标差异化规划优化模型。根据Pareto支配关系制定寻优准则,以效益成本比最大为目标从Pareto解集中选择最优的差异化规划方案。将和声搜索算法应用于模型的求解,引入混沌映射、动态参数设置、改进的音高调整策略以及和声寻优信息共享机制使其能够解决0-1规划问题,并提高其搜索性能。对IEEE 30节点算例的分析表明,该模型正确合理,能得到最优规划方案。与常规的遗传算法和粒子群优化算法进行对比,改进和声搜索算法收敛速度快,具有较好的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 电力系统 规划 多目标差异化规划 成本 减损效益 改进和声搜索算法 可靠性 经济性 模型
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WSN中基于改进麻雀搜索算法的多目标覆盖优化 被引量:15
14
作者 武娟 李洪兵 +2 位作者 罗磊 崔浩 赵尚飞 《电子测量技术》 北大核心 2022年第15期48-56,共9页
针对无线传感器网络中(WSNs)节点随机部署造成覆盖不充分问题,提出了一种改进麻雀搜索-覆盖率增量(ISSA-ICR)算法。首先,ISSA针对探索者向原点收敛的问题,改进探索者位置更新方式,避免算法陷入局部最优解;其次,在算法迭代阶段引入以迭... 针对无线传感器网络中(WSNs)节点随机部署造成覆盖不充分问题,提出了一种改进麻雀搜索-覆盖率增量(ISSA-ICR)算法。首先,ISSA针对探索者向原点收敛的问题,改进探索者位置更新方式,避免算法陷入局部最优解;其次,在算法迭代阶段引入以迭代次数为自由度参数的t分布扰动以及探索者-追随者数量动态调整策略,平衡算法全局和局部搜索能力;再次,采用随机回归的越界处理策略,合理处理个体越界重定位问题,并确定节点待部署位置;最后,基于ICR策略构建节点调度优化模型以确定最终部署位置。仿真结果表明,与麻雀搜索算法、标准粒子群优化算法及自适应虚拟力扰动麻雀搜索算法相比,ISSA-ICR节点覆盖多目标优化算法分别提升了目标区域4.96%、8.81%及3.84%的覆盖率,使节点分布更均匀,同时减少了节点移动距离。 展开更多
关键词 无线传感器网络 多目标优化 改进麻雀搜索算法 节点调度
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基于小批量梯度下降的布谷鸟搜索算法 被引量:4
15
作者 田媛 梁永全 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第5期56-67,共12页
布谷鸟搜索算法是一种解决函数目标优化问题的全局搜索算法,具有选用参数少、容易实现、搜索路径优、寻优能力强等特点。为了提高布谷鸟搜索算法的求精能力和收敛速度,改善后期收敛慢和搜索精度不稳定的问题,提出了一种基于小批量梯度... 布谷鸟搜索算法是一种解决函数目标优化问题的全局搜索算法,具有选用参数少、容易实现、搜索路径优、寻优能力强等特点。为了提高布谷鸟搜索算法的求精能力和收敛速度,改善后期收敛慢和搜索精度不稳定的问题,提出了一种基于小批量梯度下降的布谷鸟搜索算法。引入小批量梯度下降,优化寻找最优解的过程,加快局部最优的搜索,从而提高算法的求精能力和收敛速度。仿真实验结果表明,基于小批量梯度下降的布谷鸟搜索算法简单高效,在保持标准布谷鸟搜索算法优点的基础上提高了算法的收敛速度和寻优精度,具有较强的稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 布谷鸟搜索算法 列维飞行 函数目标优化 小批量梯度下降 全局最优解
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改进松鼠搜索算法的云计算多目标任务调度 被引量:6
16
作者 陈孝如 曾碧卿 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第7期1990-1997,共8页
为解决现有方法在任务调度过程中由于非确定性、多项式完全性和大规模等因素导致无法有效获得全局最优解的问题,提出一种改进松鼠搜索算法(SSA)的云计算多目标任务调度方法。构建基础设施即服务(IaaS)的云模型,设计多目标任务调度算法... 为解决现有方法在任务调度过程中由于非确定性、多项式完全性和大规模等因素导致无法有效获得全局最优解的问题,提出一种改进松鼠搜索算法(SSA)的云计算多目标任务调度方法。构建基础设施即服务(IaaS)的云模型,设计多目标任务调度算法框架以及相应的多目标函数,实现成本和执行时间的最小化;引入空间变异与扩散机制对传统的SSA进行改进,实现快速收敛,利用改进型SSA求解多目标任务调度问题。在CloudSim模拟器工具包中,使用标准工作负载和合成工作负载对所提方法进行实验论证,其结果表明,所提方法的成本、执行时间以及收敛速速度均优于其它方法,实现了显著的最优权衡。 展开更多
关键词 改进松鼠搜索算法 云计算 多目标任务调度 空间变异 扩散机制 CloudSim
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一种新的多目标改进和声搜索优化算法 被引量:11
17
作者 刘思远 柳景青 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第34期27-30,共4页
针对标准和声搜索算法存在收敛不稳定及不能用于多目标优化问题的缺陷,通过引入交叉算子、自适应记忆内搜索概率和调节概率,改进了传统的和声搜索算法;根据Pareto支配关系,结合算法和声记忆库内信息完全共享的特性,提出了基于动态Paret... 针对标准和声搜索算法存在收敛不稳定及不能用于多目标优化问题的缺陷,通过引入交叉算子、自适应记忆内搜索概率和调节概率,改进了传统的和声搜索算法;根据Pareto支配关系,结合算法和声记忆库内信息完全共享的特性,提出了基于动态Pareto最优前沿的能够求解多目标优化问题的多目标改进和声搜索算法。通过几个典型函数的仿真测试表明,提出的算法能够高效稳定地收敛于Pareto最优前沿,获得分布均匀的Pareto解集。 展开更多
关键词 Pareto最优前沿解集 多目标优化 改进和声搜索算法 信息共享
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基于逐维策略的布谷鸟搜索增强算法 被引量:3
18
作者 林要华 王维 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第1期165-172,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 布谷鸟搜索算法 逐维评价 逐维改进 局部搜索
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基于布谷鸟搜索优化算法的多文档摘要方法 被引量:4
19
作者 周诗源 王英林 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期58-64,71,共8页
为最大化生成摘要的信息量,提出一种基于布谷鸟搜索(CS)算法与多目标函数的多文档摘要方法。对多文档数据进行预处理,通过句子分割、分词、移除停用词和词干化将文档转化为词语的基本处理形式,计算经数据预处理后的句子信息量得分并将... 为最大化生成摘要的信息量,提出一种基于布谷鸟搜索(CS)算法与多目标函数的多文档摘要方法。对多文档数据进行预处理,通过句子分割、分词、移除停用词和词干化将文档转化为词语的基本处理形式,计算经数据预处理后的句子信息量得分并将其作为CS算法的输入,再基于多目标函数生成包含原始文档重要信息的句子以组成最终的摘要。实验结果表明,与基于粒子群优化算法和双层K最近邻算法的多文档摘要方法相比,该方法在最大化生成摘要信息量的前提下,保证了高可读性和低冗余性,并且在DUC基准数据集上的摘要平均准确度高达0.99。 展开更多
关键词 多文档摘要 布谷鸟搜索算法 数据预处理 多目标函数 信息量
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基于破圈法与改进布谷鸟算法的两阶段配电网重构 被引量:4
20
作者 班波 袁至 《现代电子技术》 2023年第3期161-166,共6页
针对传统智能优化方法在配电网重构过程中初始种群效果较差,并且难以获得全局最优解以及效率较低的问题,提出破圈法与改进布谷鸟算法相结合的两阶段重构方法。首先,以配电网的系统网损、负荷均衡和电压偏差三大综合指标为目标函数,建立... 针对传统智能优化方法在配电网重构过程中初始种群效果较差,并且难以获得全局最优解以及效率较低的问题,提出破圈法与改进布谷鸟算法相结合的两阶段重构方法。首先,以配电网的系统网损、负荷均衡和电压偏差三大综合指标为目标函数,建立多目标数学模型。其次,使用两阶段重构方法寻优,第一阶段使用破圈法快速求解配电网重构的初步解集,并将其作为第二阶段的初始种群;第二阶段对布谷鸟算法进行改进,使用基本环网编码策略,有效地减小了解空间,避免了大量的不可行解,并引入鲸鱼优化算法的气泡网搜索和螺旋搜索来避免早熟现象,有效地提高了算法的全局搜索能力。最后,使用含分布式电源的IEEE 33节点系统和Taipower 84进行仿真,结果表明该两阶段重构方法具有初始种群优、搜索能力强、收敛速度快的优点。 展开更多
关键词 配电网重构 两阶段 破圈法 改进布谷鸟算法 多目标 鲸鱼优化算法 智能算法 基本环网编码策略
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