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基于改进离散布谷鸟算法的干扰资源分配研究被引量：24: 1; 作者李东生高杨雍爱霞《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期899-905,共7页; 该文对二次雷达机制的协同式敌我识别系统的干扰资源分配问题进行研究,将离散布谷鸟算法(Discrete Cuckoo Search,DCS)引入敌我识别系统的干扰资源分配问题。首先给出协同式敌我识别系统的干扰效果评估指标,建立干扰资源分配模型,将模... 展开更多; 关键词协同式敌我识别干扰资源资源分配改进离散布谷鸟算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

离散布谷鸟算法的建筑能耗数据智能监测系统被引量：6: 2; 作者贾政方贾宏俊《西安工程大学学报》 CAS 2020年第2期110-116,共7页; 针对传统的建筑能耗数据监测系统存在的监测指令传输周期长、监测数据连接精准性差的问题,引入离散布谷鸟算法对建筑能耗数据进行监测。根据离散型监测拓扑结构布置建筑能耗数据采集器并设置智能传输结构,利用离散布谷鸟算法解码建筑能... 展开更多; 关键词离散布谷鸟算法建筑能耗数据监测系统数据采集器数据解码节点配置传输周期; 在线阅读下载PDF 职称材料

求解带容量约束车辆路径问题的离散布谷鸟算法被引量：4: 3; 作者向明尚张强《东北石油大学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期95-101,I0007,共8页; 提出一种离散布谷鸟算法(DCA)求解带容量约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem)。该算法采用轮盘赌机制增强初始解选择的随机性,对基本布谷鸟算法的莱维飞行操作中,使用2-opt法和exchange法进行位置更新;在寄生巢位... 展开更多; 关键词离散布谷鸟算法容量约束车辆路径轮盘赌机制 2-opt法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于布谷鸟算法的风电机组装配序列优化: 4; 作者冀佳奇王永黎响《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期174-180,共7页; 装配序列规划(ASP)是风电机组制造的重要技术。ASP是一个组合优化问题,风电机组最优装配序列的搜索空间和计算量均很大。提出基于布谷鸟算法的风电机组装配序列优化方法。首先,从三维装配体模型中提取多种装配约束信息并表示成装配约束... 展开更多; 关键词风电机组装配序列优化 ASP模型离散布谷鸟算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进CSA算法的UAV多任务区侦察决策问题研究被引量：4: 5; 作者张耀中陈岚 +1 位作者张蕾谢松岩《电光与控制》北大核心 2018年第5期1-6,共6页; 针对不确定性环境下的多任务区遍历侦察决策问题,将整个任务执行过程分为两个阶段,首先根据侦察任务区的信息及UAV自身性能,采用离散布谷鸟搜索算法解决侦察路径最优化问题,使遍历侦察全部任务区的航路最短。然后根据任务载荷及待侦察... 展开更多; 关键词 UAV 航路规划侦察收益布谷鸟算法离散布谷鸟算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进离散布谷鸟算法的干扰资源分配研究被引量：24: 1; 作者李东生高杨雍爱霞; 机构电子工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期899-905,共7页; 基金国家自然科学基金(61179036)~~; 文摘该文对二次雷达机制的协同式敌我识别系统的干扰资源分配问题进行研究,将离散布谷鸟算法(Discrete Cuckoo Search,DCS)引入敌我识别系统的干扰资源分配问题。首先给出协同式敌我识别系统的干扰效果评估指标,建立干扰资源分配模型,将模型简化为一对一、多对少模型,使用DCS算法求解模型。针对Levy飞行后期出现搜索速度慢和精度低的问题,将遗传算法中的交叉与变异操作引入DCS算法得到改进的离散布谷鸟算法(Improved Discrete Cuckoo Search,IDCS),用以求解分配模型。仿真分析表明:所提干扰效果评估指标可以合理地评估干扰效果;IDCS算法比DCS算法收敛更快、耗时更短;IDCS算法与做出相应改进的遗传算法(Improved Genetic Algorithm,IGA)相比具有更好的寻优能力。; 关键词协同式敌我识别干扰资源资源分配改进离散布谷鸟算法; Keywords Cooperation identification friend or foe Jamming resource Resource distribution Improved Discrete Cuckoo Search（IDCS） algorithm; 分类号 TN972 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名离散布谷鸟算法的建筑能耗数据智能监测系统被引量：6: 2; 作者贾政方贾宏俊; 机构山东科技大学泰安校区资源与土木工程系; 出处《西安工程大学学报》 CAS 2020年第2期110-116,共7页; 基金山东省自然科学基金(18ZA0239)。; 文摘针对传统的建筑能耗数据监测系统存在的监测指令传输周期长、监测数据连接精准性差的问题,引入离散布谷鸟算法对建筑能耗数据进行监测。根据离散型监测拓扑结构布置建筑能耗数据采集器并设置智能传输结构,利用离散布谷鸟算法解码建筑能耗数据,实现监测数据库的搭建。建立本地存储、集中式存储、分布共享式存储3种储存模式,通过定点连接处理配置指令传输过程所需的监测节点。实验发现应用该监测系统后,监测指令的传输周期平均值为8.2 s,建筑能耗数据连接精准性最大可达到92%。结果表明:与传统监测系统相比,离散布谷鸟算法的监测系统有效提高了对建筑能耗数据的监测效果。; 关键词离散布谷鸟算法建筑能耗数据监测系统数据采集器数据解码节点配置传输周期; Keywords discrete cuckoo algorithm building energy consumption data monitoring system data collector data decoding node configuration transmission cycle; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名求解带容量约束车辆路径问题的离散布谷鸟算法被引量：4: 3; 作者向明尚张强; 机构东北石油大学计算机与信息技术学院; 出处《东北石油大学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期95-101,I0007,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61702093) 黑龙江省自然科学基金项目(F2018003)。; 文摘提出一种离散布谷鸟算法(DCA)求解带容量约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem)。该算法采用轮盘赌机制增强初始解选择的随机性,对基本布谷鸟算法的莱维飞行操作中,使用2-opt法和exchange法进行位置更新;在寄生巢位置更新中,使用shift法和reverse法增强最优解的局部开发能力。选取augerat标准数据集测试算法,并比较BA、ACO、SA及PSO算法结果。实验结果表明:离散布谷鸟算法能够有效解决带容量约束车辆路径问题,有较强的寻优能力,求解质量优于其他4种对比算法。; 关键词离散布谷鸟算法容量约束车辆路径轮盘赌机制 2-opt法; Keywords discrete cuckoo algorithm capacity constrained vehicle routing roulette wheel mechanism 2-opt method; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于布谷鸟算法的风电机组装配序列优化: 4; 作者冀佳奇王永黎响; 机构华北电力大学新能源学院; 出处《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期174-180,共7页; 基金国家重点研发计划(2018YFB1501304)。; 文摘装配序列规划(ASP)是风电机组制造的重要技术。ASP是一个组合优化问题,风电机组最优装配序列的搜索空间和计算量均很大。提出基于布谷鸟算法的风电机组装配序列优化方法。首先,从三维装配体模型中提取多种装配约束信息并表示成装配约束矩阵,以降低最优装配序列的搜索空间;继而构造装配序列目标函数,建立装配序列规划模型,方便算法计算出最优装配序列;对离散布谷鸟算法(DCA)改进,求解ASP模型,获得风电机组产品的最优装配序列。最后通过实验验证了ASP模型的有效性和DCA的优良性能。; 关键词风电机组装配序列优化 ASP模型离散布谷鸟算法; Keywords wind turbines assembly sequence optimization assembly sequence planning model discrete cuckoo algorithm; 分类号 TK83 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进CSA算法的UAV多任务区侦察决策问题研究被引量：4: 5; 作者张耀中陈岚张蕾谢松岩; 机构西北工业大学电子信息学院; 出处《电光与控制》北大核心 2018年第5期1-6,共6页; 基金航空科学基金(2016ZC53031) 西北工业大学研究生创意创新种子基金(Z2017144) 中央高校基本科研业务费专项资金(3102017jghk02012); 文摘针对不确定性环境下的多任务区遍历侦察决策问题,将整个任务执行过程分为两个阶段,首先根据侦察任务区的信息及UAV自身性能,采用离散布谷鸟搜索算法解决侦察路径最优化问题,使遍历侦察全部任务区的航路最短。然后根据任务载荷及待侦察任务区的特性,在确保遍历侦察全部任务区及满足最小侦察收益的前提下,利用改进的布谷鸟搜索算法为每个待侦察任务区分配最优的任务侦察时间,从而使整个侦察任务过程的信息收益最大化。最后通过仿真验证了决策方案的有效性和可行性,通过与传统遗传算法的对比分析,证明改进的布谷鸟搜索算法对此类侦察决策问题的运行效率与传统遗传算法相比有较大提高,从而为UAV多任务区的最优化遍历侦察问题提供了科学的决策依据。; 关键词 UAV 航路规划侦察收益布谷鸟算法离散布谷鸟算法; Keywords Unmanned Aerial Vehicle （UAV） route planning reconnaissance gains Cuckoo Search Algorithm （CSA） Discrete Cuckoo Search Algorithm （DCSA）; 分类号 TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进离散布谷鸟算法的干扰资源分配研究	李东生高杨雍爱霞	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2016	24	在线阅读下载PDF 职称材料
2	离散布谷鸟算法的建筑能耗数据智能监测系统	贾政方贾宏俊	《西安工程大学学报》 CAS	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	求解带容量约束车辆路径问题的离散布谷鸟算法	向明尚张强	《东北石油大学学报》 CAS 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于布谷鸟算法的风电机组装配序列优化	冀佳奇王永黎响	《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种改进CSA算法的UAV多任务区侦察决策问题研究	张耀中陈岚张蕾谢松岩	《电光与控制》北大核心	2018	4	在线阅读下载PDF 职称材料