变步长自适应萤火虫群多模态函数优化算法 被引量：13

1

作者 黄正新 周永权 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第8期43-47,共5页

针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或... 针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或减小其搜索步长,使算法具有动态自适应性。实验结果表明,该算法可有效地解决GSO算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高的问题,增强了GSO算法优化多模态函数的性能;与其他算法相比,提出的算法具有操作简单、容易理解、收敛速度快和求解精度高等优点。 展开更多

关键词 多模态函数优化 萤火虫群优化(GSO) 自适应 变步长萤火虫群优化(CSGSO) 多峰函数

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自适应步长萤火虫优化算法 被引量：58

2

作者 欧阳喆 周永权 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期1804-1807,共4页

针对基本萤火虫算法优化多峰函数时求解精度不高和后期收敛较慢的问题,引入萤光因子以自适应调整萤火虫的步长,提出一种自适应步长萤火虫优化算法。通过8个标准测试函数测试,测试结果表明,改进后的自适应步长萤火虫算法比基本萤火虫算... 针对基本萤火虫算法优化多峰函数时求解精度不高和后期收敛较慢的问题,引入萤光因子以自适应调整萤火虫的步长,提出一种自适应步长萤火虫优化算法。通过8个标准测试函数测试,测试结果表明,改进后的自适应步长萤火虫算法比基本萤火虫算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。 展开更多

关键词 多峰函数 萤火虫优化算法 自适应 步长 萤光因子

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引入萤火虫行为和Levy飞行的粒子群优化算法 被引量：9

3

作者 付强 葛洪伟 苏树智 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期3298-3302,3310,共6页

粒子群优化(PSO)算法具有易陷入局部最小值和全局搜索能力差的缺陷,对PSO算法的改进大多只是在某一方面利用单一搜索策略进行改进,针对这种改进策略不能全面优化PSO算法性能的问题,提出一种引入萤火虫行为和Levy飞行的粒子群优化(FBLFP... 粒子群优化(PSO)算法具有易陷入局部最小值和全局搜索能力差的缺陷,对PSO算法的改进大多只是在某一方面利用单一搜索策略进行改进,针对这种改进策略不能全面优化PSO算法性能的问题,提出一种引入萤火虫行为和Levy飞行的粒子群优化(FBLFPSO)算法。根据改进的自调节步长的萤火虫搜索策略改善PSO的局部搜索能力,避免PSO陷入局部最小值;后期利用Levy飞行策略增强种群多样性,提高PSO全局搜索能力,跳出局部最优解。仿真实验结果表明,与现有相关算法相比,FBLFPSO的全局搜索能力和搜索精度都有较大提高。 展开更多

关键词 粒子群优化 自调节步长 萤火虫搜索策略 Levy飞行

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自适应萤火虫算法改进蚁群算法的移动机器人路径规划 被引量：12

4

作者 杜力 徐光辉 汪繁荣 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期124-130,共7页

针对传统的蚁群算法在解决移动机器人路径规划问题时存在收敛性差、搜索速度慢、过于依赖参数选择等问题,提出一种自适应萤火虫算法改进蚁群算法的混合算法。首先,在蚁群算法基础上引入萤火虫算法,对蚁群算法的核心参数进行优化;其次,... 针对传统的蚁群算法在解决移动机器人路径规划问题时存在收敛性差、搜索速度慢、过于依赖参数选择等问题,提出一种自适应萤火虫算法改进蚁群算法的混合算法。首先,在蚁群算法基础上引入萤火虫算法,对蚁群算法的核心参数进行优化;其次,针对两种算法混合后时间开销大的问题,引入精英策略和承接式相结合的信息素更新方式,并对萤火虫算法的步长因子进行自适应设计,以提高整个混合算法的求解效率和求解精度;最后,在不同的栅格环境下进行路径规划仿真实验。结果表明,混合智能算法较传统蚁群算法综合效果有明显提升。 展开更多

关键词 路径规划 萤火虫算法 蚁群算法 参数优化 自适应算法

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采用粒子群算法的自适应变步长随机共振研究 被引量：22

5

作者 张仲海 王多 +2 位作者 王太勇 林锦州 蒋永翔 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第19期125-130,152,共7页

针对传统的自适应随机共振只能实现单参数优化和变步长随机共振计算步长选取困难的缺陷,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的自适应变步长随机共振方法,实现了变步长随机共振最优输出的自适应求解。该方法... 针对传统的自适应随机共振只能实现单参数优化和变步长随机共振计算步长选取困难的缺陷,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的自适应变步长随机共振方法,实现了变步长随机共振最优输出的自适应求解。该方法以双稳系统的输出信噪比作为粒子群算法的适应度函数,通过变步长随机共振系统的结构参数和计算步长的自适应同步选取,能够最优地检测出大参数条件下的微弱信号。仿真数据和工程实际数据的分析表明,该方法简单易行,适用范围广,收敛速度快,能有效的检测出强噪声背景下的高频微弱信号,具有良好的工程应用前景。 展开更多

关键词 变步长随机共振 粒子群算法 自适应 多参数同步优化

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基于改进萤火虫优化算法的多阈值彩色图像分割 被引量：17

6

作者 毛肖 和丽芳 王庆平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期206-211,共6页

为了提高彩色图像的分割效果,提出一种基于改进的萤火虫优化(IGSO)算法的彩色图像多阈值分割方法,该方法以Kapur熵为目标函数。针对基本萤火虫优化(GSO)算法进化后期收敛速度慢和求解精度低的问题,采用自适应步长和添加全局信息两种策略... 为了提高彩色图像的分割效果,提出一种基于改进的萤火虫优化(IGSO)算法的彩色图像多阈值分割方法,该方法以Kapur熵为目标函数。针对基本萤火虫优化(GSO)算法进化后期收敛速度慢和求解精度低的问题,采用自适应步长和添加全局信息两种策略,提出了一种改进的萤火虫优化(IGSO)算法。IGSO算法根据步长和萤火虫的移动方向对萤火虫算法收敛性的影响,在萤火虫移动过程中引入全局信息,采用随着迭代次数和搜索空间维数自适应变化步长的策略,来提高收敛性能。实验结果表明,该方法能够较好地对彩色图像进行分割,其性能优于基本的萤火虫优化(GSO)算法、改进的量子行为粒子群优化算法(CQPSO)和改进的细菌觅食算法(MBF)。 展开更多

关键词 萤火虫优化算法 彩色图像分割 自适应步长 全局信息

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一种改进的优化支持向量机参数的萤火虫算法 被引量：1

7

作者 王骁 李东生 雍爱霞 《现代防御技术》 北大核心 2016年第1期180-185,198,共7页

针对人工萤火虫群优化(GSO)固定步长带来的收敛速度不快且容易陷入局部寻优的问题,对步长因子进行改进,提出一种基于S型变步长的萤火虫算法(S-VS-GSO),步长随着迭代次数的增加而改变,并利用改进后算法对支持向量参数C和g进行优化,并利... 针对人工萤火虫群优化(GSO)固定步长带来的收敛速度不快且容易陷入局部寻优的问题,对步长因子进行改进,提出一种基于S型变步长的萤火虫算法(S-VS-GSO),步长随着迭代次数的增加而改变,并利用改进后算法对支持向量参数C和g进行优化,并利用优化后的算法对空中机动目标进行分群聚类。仿真结果表明,改进后的算法相比较标准算法,收敛速度和全局寻优能力都有所改善,算法耗时相对于标准算法也有所减少,在战场目标分群应用中准确率也高于传统算法。 展开更多

关键词 萤火虫群优化 支持向量机 支持向量聚类 变步长 参数优化 目标分群

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自适应变异的天牛群优化算法 被引量：14

8

作者 沈涵 都海波 周俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S02期1-7,共7页

针对复杂优化问题下粒子群优化算法收敛速度慢和易早熟收敛的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法与天牛须搜索算法的新型优化算法——自适应变异的天牛群优化算法。首先,通过引入个体粒子对周围环境的感知机制,构造一种基于自适应须长与... 针对复杂优化问题下粒子群优化算法收敛速度慢和易早熟收敛的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法与天牛须搜索算法的新型优化算法——自适应变异的天牛群优化算法。首先,通过引入个体粒子对周围环境的感知机制,构造一种基于自适应须长与步长的天牛群优化算法,丰富个体在迭代过程中可参考的信息;然后,引入多维扰动群体最优位置的变异策略,实现减少陷入局部最优解的功能;最后,根据群体聚集程度调整变异概率,并随着迭代的进行逐步降低变异概率以使天牛群在迭代后期稳定在局部精细搜索。为验证算法的性能,将新算法与其他7个对比算法针对7个经典测试函数在不同维度下针对平均适应值和算法运行时间进行比较,此外,还进行了神经网络训练对比测试以验证算法实用效果。实验结果表明新算法的寻优效果和收敛速度较其他算法有较大提高,尤其适合应对高维复杂优化问题。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 天牛须搜索算法 自适应 须长 步长 变异 高维复杂优化问题

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一种精英反向学习的萤火虫优化算法 被引量：10

9

作者 魏伟一 文雅宏 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期710-716,共7页

为了提高传统萤火虫算法的收敛速度和求解精度,提出了一种精英反向学习的萤火虫优化算法。通过反向学习策略构造精英群体,在精英群体构成的区间上求普通群体的反向解,增加了群体的多样性,提高了算法的收敛速度;同时,为了避免最优个体陷... 为了提高传统萤火虫算法的收敛速度和求解精度,提出了一种精英反向学习的萤火虫优化算法。通过反向学习策略构造精英群体,在精英群体构成的区间上求普通群体的反向解,增加了群体的多样性,提高了算法的收敛速度;同时,为了避免最优个体陷入局部最优,使整个群体在搜索过程中出现停滞,提出了差分演化变异策略;最后,提出了一种线性递减的自适应步长来平衡算法的开发能力。实验结果表明,算法在收敛速度和收敛精度上有更好的效果。 展开更多

关键词 萤火虫算法 精英反向学习 优化算法 精英群体 反向解 反向学习策略 差分演化变异 自适应步长

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改进的萤火虫算法优化BP神经网络及应用 被引量：14

10

作者 齐长兴 毕义明 +1 位作者 李勇 范阳涛 《现代防御技术》 2018年第5期32-38,共7页

针对传统萤火虫算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题,将传统的固定搜索步长修改为与个体分布密度相关的自适应调整步长,提出了自适应步长萤火虫算法。将自适应步长萤火虫算法和BP神经网络结合,通过自适应步长萤火虫算法寻优,获... 针对传统萤火虫算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题,将传统的固定搜索步长修改为与个体分布密度相关的自适应调整步长,提出了自适应步长萤火虫算法。将自适应步长萤火虫算法和BP神经网络结合,通过自适应步长萤火虫算法寻优,获取BP神经网络最优的权值和阈值,并将其作为BP神经网络的初始参数进行训练,以提高BP神经网络的训练精度和速度。以弹道导弹突防效能评估为例,构建突防效能评估指标体系,建立基于改进BP神经网络的弹道导弹突防效能评估模型。算例分析和仿真试验表明,采用自适应步长萤火虫算法优化的BP神经网络计算结果准确率高、收敛性强,在弹道导弹突防效能评估中具有推广应用价值。 展开更多

关键词 自适应步长 萤火虫算法 BP神经网络 突防效能 评估 优化

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基于混沌和自适应搜索策略的GSO算法分析与优化 被引量：6

11

作者 黄宇达 王迤冉 牛四杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期147-153,共7页

针对基本萤火虫群算法在全局优化问题求解过程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种基于混沌和自适应搜索策略的萤火虫优化算法(CSAGSO)。利用混沌搜索技术对萤火虫种群进行初始化以得到分布更为均匀、... 针对基本萤火虫群算法在全局优化问题求解过程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种基于混沌和自适应搜索策略的萤火虫优化算法(CSAGSO)。利用混沌搜索技术对萤火虫种群进行初始化以得到分布更为均匀、合理的较优初始解;运用混沌扰动优化策略对每一代适应度较差的部分萤火虫个体进行混沌扰动以增强种群多样性和提高全局搜索能力。采用动态步长的自适应搜索策略,并对寻优过程中静止不动的萤火虫个体位置进行更新,加快了算法前期收敛速度,减少了后期震荡现象发生。仿真实验结果表明,优化后的萤火虫算法参数较少并具有较好稳定性,同时在求解精度和收敛速度上都明显优于基本萤火虫群算法。 展开更多

关键词 萤火虫群优化 Chebyshev混沌映射 优化 混沌扰动 动态步长 自适应搜索

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基于改进的萤火虫算法的PID控制器参数寻优 被引量：14

12

作者 李恒 郭星 李炜 《计算机应用与软件》 2017年第7期227-230,共4页

PID控制器的参数寻优是当代反馈控制系统设计的核心内容。PID控制器参数寻优意味着在三个参数空间域中寻找最优解,使得控制系统的性能达到最佳。为更好地对PID控制器的参数整定,引入自适应变步长策略的群智能萤火虫算法。利用MATLAB进... PID控制器的参数寻优是当代反馈控制系统设计的核心内容。PID控制器参数寻优意味着在三个参数空间域中寻找最优解,使得控制系统的性能达到最佳。为更好地对PID控制器的参数整定,引入自适应变步长策略的群智能萤火虫算法。利用MATLAB进行仿真实验,与粒子群(PSO)算法和经典的Z-N参数整定方法进行比较。实验表明,所提算法精度高、原理简单,可高效整定PID控制器参数。 展开更多

关键词 萤火虫算法 自适应步长 PID 控制器 粒子群算法

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一种双菌群细菌觅食优化算法 被引量：12

13

作者 姜建国 周佳薇 +1 位作者 郑迎春 周润生 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2014年第1期43-51,共9页

针对细菌觅食优化算法寻优速度慢且易陷入局部最优等缺陷,提出一种双菌群细菌觅食优化算法.引入菌群密度函数因子,并添加当前趋化周期内的最优细菌对其他细菌在寻优方向上进行指导,同时改进固定步长为自适应变化的趋化步长,避免了在最... 针对细菌觅食优化算法寻优速度慢且易陷入局部最优等缺陷,提出一种双菌群细菌觅食优化算法.引入菌群密度函数因子,并添加当前趋化周期内的最优细菌对其他细菌在寻优方向上进行指导,同时改进固定步长为自适应变化的趋化步长,避免了在最优解附近出现震荡现象及算法陷入局部最优;保留精英细菌的同时提出交叉算子和变异算子,有目的地在搜索区域寻找最优解,帮助早熟细菌跳出局部最优,一定程度上避免了算法早熟;提出双菌群优化机制,增加了菌群的多样性,提高了算法的全局搜索能力,有效抑制算法退化现象.对10个经典测试函数的仿真结果表明,所提出的算法与细菌觅食优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法相比,最优解的精度普遍提高了几个数量级,且迭代次数更少,优化速度与全局收敛能力均有所提升. 展开更多

关键词 人工智能 细菌觅食优化算法 双菌群 局部最优 自适应步长 交叉算子 变异算子

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一种改进的变步长自适应GSO算法 被引量：13

14

作者 黄凯 周永权 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第4期185-187,193,共4页

基本萤火虫群优化(GSO)算法在求解全局优化问题时,存在收敛速度慢、求解精度不高等问题。为此,提出一种变步长自适应GSO算法。该算法在一定程度上可以避免GSO算法过早陷入局部最优,且步长随迭代次数的增加而自适应地调整,从而使算法在... 基本萤火虫群优化(GSO)算法在求解全局优化问题时,存在收敛速度慢、求解精度不高等问题。为此,提出一种变步长自适应GSO算法。该算法在一定程度上可以避免GSO算法过早陷入局部最优,且步长随迭代次数的增加而自适应地调整,从而使算法在后期获得精度更高的解。运用6个标准测试函数进行实验,结果表明,与GSO算法相比,该算法的收敛速度及精度均有明显提高。 展开更多

关键词 全局优化 局部最优 萤火虫群优化算法 自适应

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动态环境下带有非线性效应的复合粒子群优化算法 被引量：4

15

作者 刘黎黎 李国家 汪定伟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1253-1262,共10页

针对粒子群优化算法在求解动态优化问题存在多样性缺失,寻优速度慢等缺陷,借鉴物理学中的非线性复合效应,本文提出带有非线性效应的复合粒子群优化算法,该算法利用复合材料的相乘效应根据粒子的相似性,基于"最坏优先"规则将... 针对粒子群优化算法在求解动态优化问题存在多样性缺失,寻优速度慢等缺陷,借鉴物理学中的非线性复合效应,本文提出带有非线性效应的复合粒子群优化算法,该算法利用复合材料的相乘效应根据粒子的相似性,基于"最坏优先"规则将种群划分成若干复合粒子.为使种群迅速地在动态环境中找到最优解,利用复合材料的共振效应,成员粒子通过自适应异速度映射机制整合有价值信息.为提高种群的多样性,利用复合材料的诱导效应,引入复合粒子的整体运动策略.最后通过动态标准测试问题实验对相关参数设置进行了分析,并与其他几种粒子群算法相比较,验证了该算法在动态环境中的有效性. 展开更多

关键词 粒子群优化 复合粒子 异速度映射 自适应步长调整 动态优化问题

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基于多步长蚁群算法的移动机器人路径规划 被引量：7

16

作者 徐万福 孙渊 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第6期18-21,26,共5页

针对蚁群算法在二维栅格环境下的收敛速度慢,规划路径较长等问题,提出一种改进的多步长蚁群算法。首先,通过栅格法对移动机器人的运动环境进行建模;其次,将栅格地图划分为不同的区域,引入人工势场法的思想以及根据栅格间的距离信息对不... 针对蚁群算法在二维栅格环境下的收敛速度慢,规划路径较长等问题,提出一种改进的多步长蚁群算法。首先,通过栅格法对移动机器人的运动环境进行建模;其次,将栅格地图划分为不同的区域,引入人工势场法的思想以及根据栅格间的距离信息对不同区域进行初始信息素浓度优化分布,避免了蚁群盲目搜素,提升了算法的收敛速度;在自适应多步长蚁群算法的基础上,引入了Informed RRT的随机采样区域的思想,缩小了蚁群的搜素空间,提升了路径搜素效率,并同时提升了路径规划的质量;最后,通过MATLAB搭建的模拟仿真环境进行实验。实验结果表明,改进的多步长蚁群算法相比于其他改进算法具有更优的路径和算法效率。 展开更多

关键词 蚁群算法 自适应多步长 优化分布 搜素空间

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改进的离散果蝇优化算法在WSNs覆盖中的应用 被引量：10

17

作者 霍慧慧 李国勇 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第2期157-160,共4页

针对无线传感器网络(WSNs)随机部署产生的区域覆盖率低、节点利用率差问题,提出一种改进的离散果蝇优化算法(FOA)对WSNs覆盖进行优化。新算法引入自适应步长的分类嗅觉随机搜索和基于移民操作及精英库的多种群协同进化机制,提高了优化... 针对无线传感器网络(WSNs)随机部署产生的区域覆盖率低、节点利用率差问题,提出一种改进的离散果蝇优化算法(FOA)对WSNs覆盖进行优化。新算法引入自适应步长的分类嗅觉随机搜索和基于移民操作及精英库的多种群协同进化机制,提高了优化精度和效率。仿真实验结果表明:新算法有效解决了WSNs覆盖问题,在确保网络覆盖率最大化的同时节点利用率较大,延长网络寿命。 展开更多

关键词 无线传感器网络 覆盖 果蝇优化算法 多种群 自适应步长

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基于ASGSO-ENN算法的瓦斯涌出量动态预测模型 被引量：2

18

作者 付华 訾海 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期317-321,共5页

针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,引入荧光因子以自适应调整搜索步长,用于改善基本萤火虫算法后期收敛速度慢及容易陷入局部最优的缺陷。将改进后的自适应步长萤火虫算法与Elman动态反馈神经网络相结合,用于辨识瓦斯涌出非线性... 针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,引入荧光因子以自适应调整搜索步长,用于改善基本萤火虫算法后期收敛速度慢及容易陷入局部最优的缺陷。将改进后的自适应步长萤火虫算法与Elman动态反馈神经网络相结合,用于辨识瓦斯涌出非线性系统。通过实时对网络的权值、阈值进行全局寻优,建立基于ASGSO-ENN耦合算法的绝对瓦斯涌出量预测模型。利用矿井监测到的各项历史数据进行实验,结果表明,该模型的预测均方根误差为0.103 4,平均相对变动值为0.000 387。相比于其他工程常用的预测模型,具备更高的预测精度与更强的泛化能力。 展开更多

关键词 绝对瓦斯涌出量 非线性系统 预测模型 自适应步长萤火虫群优化 ELMAN神经网络 动态反馈

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交互式学习的布谷鸟搜索算法 被引量：8

19

作者 张海南 游晓明 +1 位作者 刘升 刘中强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期147-154,共8页

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... 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。 展开更多

关键词 交互学习模型 强化学习策略 自适应步长 动态调整机制 布谷鸟搜索算法 蚁群优化算法

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