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A hybrid cuckoo search algorithm with feasibility-based rule for constrained structural optimization 被引量:5
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作者 龙文 张文专 +1 位作者 黄亚飞 陈义雄 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第8期3197-3204,共8页
Constrained optimization problems are very important as they are encountered in many science and engineering applications.As a novel evolutionary computation technique,cuckoo search(CS) algorithm has attracted much at... Constrained optimization problems are very important as they are encountered in many science and engineering applications.As a novel evolutionary computation technique,cuckoo search(CS) algorithm has attracted much attention and wide applications,owing to its easy implementation and quick convergence.A hybrid cuckoo pattern search algorithm(HCPS) with feasibility-based rule is proposed for solving constrained numerical and engineering design optimization problems.This algorithm can combine the stochastic exploration of the cuckoo search algorithm and the exploitation capability of the pattern search method.Simulation and comparisons based on several well-known benchmark test functions and structural design optimization problems demonstrate the effectiveness,efficiency and robustness of the proposed HCPS algorithm. 展开更多
关键词 constrained optimization problem cuckoo search algorithm pattem search feasibility-based rule engineeringoptimization
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Cuckoo search algorithm-based optimal deployment method of heterogeneous multistatic radar for barrier coverage 被引量:1
2
作者 LI Haipeng FENG Dazheng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2023年第5期1101-1115,共15页
This paper proposes an optimal deployment method of heterogeneous multistatic radars to construct arc barrier coverage with location restrictions.This method analyzes and proves the properties of different deployment ... This paper proposes an optimal deployment method of heterogeneous multistatic radars to construct arc barrier coverage with location restrictions.This method analyzes and proves the properties of different deployment patterns in the optimal deployment sequence.Based on these properties and considering location restrictions,it introduces an optimization model of arc barrier coverage and aims to minimize the total deployment cost of heterogeneous multistatic radars.To overcome the non-convexity of the model and the non-analytical nature of the objective function,an algorithm combining integer line programming and the cuckoo search algorithm(CSA)is proposed.The proposed algorithm can determine the number of receivers and transmitters in each optimal deployment squence to minimize the total placement cost.Simulations are conducted in different conditions to verify the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 heterogeneous multistatic radar(HMR) arc barrier coverage minimum deployment cost optimal deployment sequence cuckoo search algorithm(CSA)
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基于IMOCS算法的跨流域水资源多目标优化调配 被引量:2
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作者 席海潮 解阳阳 +4 位作者 刘赛艳 毛青 张钦 胡华清 刘辰烨 《南水北调与水利科技(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期946-958,共13页
为有效求解跨流域水资源多目标优化调配问题,提出一种改进多目标布谷鸟算法(improved multi-objective cuckoo search algorithm,IMOCS)。针对多目标布谷鸟优化算法(multi-objective cuckoo search algorithm,MOCS)收敛速度慢、容易陷... 为有效求解跨流域水资源多目标优化调配问题,提出一种改进多目标布谷鸟算法(improved multi-objective cuckoo search algorithm,IMOCS)。针对多目标布谷鸟优化算法(multi-objective cuckoo search algorithm,MOCS)收敛速度慢、容易陷入局部最优解的缺点,引入混沌理论和变异机制,采用自适应发现概率和步长改进MOCS,形成IMOCS算法。以南水北调东线工程江苏段为例,构建跨流域水资源多目标调配模型,分别采用IMOCS和MOCS求解模型,并运用基于组合赋权的非负矩阵分解法对2种算法所得的Pareto解集进行评价。结果表明:IMOCS在收敛性、多样性和综合性能方面优于MOCS,能够得到更高质量的Pareto解集;相较于50%、75%和95%来水频率下的MOCS所求解的最优配置方案,IMOCS所求解的最优配置方案缺水总量减少0.21亿、0.51亿和0.07亿m~3,损失水量分别减少了0.13亿、1.53亿和1.11亿m~3。因此,IMOCS可为跨流域水资源多目标优化配置计算提供有效的算法参考。 展开更多
关键词 改进多目标布谷鸟算法 多目标优化 水资源优化配置 南水北调东线工程江苏段
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Solving material distribution routing problem in mixed manufacturing systems with a hybrid multi-objective evolutionary algorithm 被引量:7
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作者 高贵兵 张国军 +2 位作者 黄刚 朱海平 顾佩华 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第2期433-442,共10页
The material distribution routing problem in the manufacturing system is a complex combinatorial optimization problem and its main task is to deliver materials to the working stations with low cost and high efficiency... The material distribution routing problem in the manufacturing system is a complex combinatorial optimization problem and its main task is to deliver materials to the working stations with low cost and high efficiency. A multi-objective model was presented for the material distribution routing problem in mixed manufacturing systems, and it was solved by a hybrid multi-objective evolutionary algorithm (HMOEA). The characteristics of the HMOEA are as follows: 1) A route pool is employed to preserve the best routes for the population initiation; 2) A specialized best?worst route crossover (BWRC) mode is designed to perform the crossover operators for selecting the best route from Chromosomes 1 to exchange with the worst one in Chromosomes 2, so that the better genes are inherited to the offspring; 3) A route swap mode is used to perform the mutation for improving the convergence speed and preserving the better gene; 4) Local heuristics search methods are applied in this algorithm. Computational study of a practical case shows that the proposed algorithm can decrease the total travel distance by 51.66%, enhance the average vehicle load rate by 37.85%, cut down 15 routes and reduce a deliver vehicle. The convergence speed of HMOEA is faster than that of famous NSGA-II. 展开更多
关键词 material distribution routing problem multi-objective optimization evolutionary algorithm local search
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Control allocation for aircraft with input constraints based on improved cuckoo search algorithm 被引量:1
5
作者 Yao LU Chao-yang DONG Qing WANG 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第1期1-5,共5页
The control allocation problem of aircraft whose control inputs contain integer constraints is investigated. The control allocation problem is described as an integer programming problem and solved by the cuckoo searc... The control allocation problem of aircraft whose control inputs contain integer constraints is investigated. The control allocation problem is described as an integer programming problem and solved by the cuckoo search algorithm. In order to enhance the search capability of the cuckoo search algorithm, the adaptive detection probability and amplification factor are designed. Finally, the control allocation method based on the proposed improved cuckoo search algorithm is applied to the tracking control problem of the innovative control effector aircraft. The comparative simulation results demonstrate the superiority and effectiveness of the proposed improved cuckoo search algorithm in control allocation of aircraft. 展开更多
关键词 Control allocation optimization cuckoo search algorithm Innovative control effector aircraft TRACKING
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Application of SVM and PCA-CS algorithms for prediction of strip crown in hot strip rolling 被引量:16
6
作者 JI Ya-feng SONG Le-bao +3 位作者 SUN Jie PENG Wen LI Hua-ying MA Li-feng 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第8期2333-2344,共12页
To make up the poor quality defects of traditional control methods and meet the growing requirements of accuracy for strip crown,an optimized model based on support vector machine(SVM)is put forward firstly to enhance... To make up the poor quality defects of traditional control methods and meet the growing requirements of accuracy for strip crown,an optimized model based on support vector machine(SVM)is put forward firstly to enhance the quality of product in hot strip rolling.Meanwhile,for enriching data information and ensuring data quality,experimental data were collected from a hot-rolled plant to set up prediction models,as well as the prediction performance of models was evaluated by calculating multiple indicators.Furthermore,the traditional SVM model and the combined prediction models with particle swarm optimization(PSO)algorithm and the principal component analysis combined with cuckoo search(PCA-CS)optimization strategies are presented to make a comparison.Besides,the prediction performance comparisons of the three models are discussed.Finally,the experimental results revealed that the PCA-CS-SVM model has the highest prediction accuracy and the fastest convergence speed.Furthermore,the root mean squared error(RMSE)of PCA-CS-SVM model is 2.04μm,and 98.15%of prediction data have an absolute error of less than 4.5μm.Especially,the results also proved that PCA-CS-SVM model not only satisfies precision requirement but also has certain guiding significance for the actual production of hot strip rolling. 展开更多
关键词 strip crown support vector machine principal component analysis cuckoo search algorithm particle swarm optimization algorithm
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四开关三电平半桥LLC变换器的控制策略与效率优化 被引量:2
7
作者 陈杰 刘昌咏 +2 位作者 邓文明 高宇 阮新波 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第24期7833-7845,共13页
四开关三电平半桥LLC变换器在宽电压范围输入场合应用时具有突出优势。该文首先分析该变换器在定频双模式控制下的工作模态,基于变换器输出增益提出一种模式软切换控制策略,有效地抑制了模式切换过程中的暂态电流过冲现象;进而提出一种... 四开关三电平半桥LLC变换器在宽电压范围输入场合应用时具有突出优势。该文首先分析该变换器在定频双模式控制下的工作模态,基于变换器输出增益提出一种模式软切换控制策略,有效地抑制了模式切换过程中的暂态电流过冲现象;进而提出一种均压策略,抑制了输入侧电容电压不均衡现象。为了提升四开关三电平半桥LLC变换器的变换效率,建立变换器损耗模型,并采用布谷鸟搜索算法对变换器的谐振参数进行智能寻优,得到了最优参数。最后,研制了一台500 W的原理样机,验证了所提出控制策略和参数优化方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 四开关三电平半桥LLC 模式软切换 效率优化 谐振参数 布谷鸟搜索算法
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改进布谷鸟算法在装配序列规划中的应用研究
8
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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基于改进蛇优化算法的永磁同步电机电气参数辨识 被引量:1
9
作者 何伟 陈薄 +1 位作者 贾清健 宁慧铭 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期81-93,共13页
空间天线驱动单元控制器的精确设计依赖于永磁同步电机电气参数的准确获取,高精度的电气参数辨识是电机参数可靠获取的基础。针对标准蛇优化算法在永磁同步电机电气参数辨识时存在的收敛速度较慢、辨识精度不高、易陷入局部最优等缺点,... 空间天线驱动单元控制器的精确设计依赖于永磁同步电机电气参数的准确获取,高精度的电气参数辨识是电机参数可靠获取的基础。针对标准蛇优化算法在永磁同步电机电气参数辨识时存在的收敛速度较慢、辨识精度不高、易陷入局部最优等缺点,引入Tent混沌映射与准反向学习策略增强初始蛇群多样性,改进食物量与环境温度阈值提高算法收敛速度,利用柯西变异布谷鸟搜索算法提升算法全局优化搜索能力及鲁棒性,形成了一种改进蛇优化算法。利用提出的改进蛇优化算法,对某空间天线驱动单元中的永磁同步电机进行电气参数辨识。结果表明,相较于标准蛇优化算法,改进蛇优化算法具有更高的辨识精度、更快的收敛速度和更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 蛇优化算法 参数辨识 Tent混沌映射 柯西变异布谷鸟算法
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链式回转弹仓区间不确定性动力学模型 被引量:3
10
作者 赵伟 侯保林 +2 位作者 闫少军 鲍丹 林瑜斌 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1991-2002,共12页
针对具有区间不确定性参数的辨识问题,提出一种基于区间可能度转换模型的区间不确定性参数的双层嵌套辨识(Double-layer Nested Identification,DNI)方法。通过将待辨识参数分为两类,利用DNI方法辨识出第1类确定性参数,再通过基于DNI思... 针对具有区间不确定性参数的辨识问题,提出一种基于区间可能度转换模型的区间不确定性参数的双层嵌套辨识(Double-layer Nested Identification,DNI)方法。通过将待辨识参数分为两类,利用DNI方法辨识出第1类确定性参数,再通过基于DNI思想的区间优化方法优化第2类区间不确定性参数的区间范围;面向嵌套策略类型方法计算量庞大且效率低的问题,选用贝叶斯优化-粒子群优化(Bayesian Optimization-Particle Swarm Optimization,BO-PSO)方法作为内层算法以提高求解效率。DNI方法的内层利用BO-PSO方法计算区间上下界,外层利用改进型布谷鸟搜索(Improved Cuckoo Search,ICS)方法辨识特定参数。为进一步缩短求解时间,提出一种ICS多核极限学习机(ICS-Multiple Kernel-Extreme Learning Machine,ICS-MK-ELM)代理模型,ICS-MK-ELM代理模型克服了人工调节每个核函数超参数的困难,并且模型预测精度明显高于核ELM(Kernel ELM,KELM)和MK-ELM;将DNI方法应用于链式回转弹仓的参数辨识,解决了链式弹仓具有区间不确定性参数的辨识困难的问题,参数辨识结果表明所提DNI方法以及基于DNI思想的区间优化方法具有更高的精度和稳定性。 展开更多
关键词 不确定性 区间可能度 弹仓 参数辨识 多核极限学习机 贝叶斯优化 布谷鸟搜索方法
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基于改进多目标布谷鸟算法的拦沙重力坝结构抗震优化 被引量:1
11
作者 于家傲 沈振中 +3 位作者 李乐晨 孙一清 疏永康 于世发 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期137-147,共11页
混凝土重力坝在强震作用下易出现结构安全问题,因而需采用合理经济的工程措施加以防护。将西北地区某拦沙重力坝作为研究对象,基于振型分解反应谱法分析大坝自振特性与动力响应,并综合考虑坝踵拉应力和抗震措施可变造价,采用改进多目标... 混凝土重力坝在强震作用下易出现结构安全问题,因而需采用合理经济的工程措施加以防护。将西北地区某拦沙重力坝作为研究对象,基于振型分解反应谱法分析大坝自振特性与动力响应,并综合考虑坝踵拉应力和抗震措施可变造价,采用改进多目标布谷鸟算法(MOCS)进行抗震设计方案的优化。此外,为提高算法性能,通过调整拥挤度距离计算公式、引进多项式变异算子以及动态步长和发现概率等方式进行改进。通过与其他多目标算法在不同测试函数上的对比试验,证明改进MOCS算法具备计算高效和解集均匀等优点。最后,根据Pareto最优解集,对重力坝的设计方案进行合理性评价,并提出工程建议。相关方法与结论对高烈度地震区混凝土重力坝的结构设计具有参考价值。 展开更多
关键词 拦沙重力坝 改进mocs算法 振型分解反应谱法 地震响应 结构优化
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电磁炮纤维缠绕约束结构多目标优化 被引量:1
12
作者 赵伟 侯保林 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3820-3832,共13页
通过复合材料的经典层合板理论与坐标变换,简化材料模型,避免了复杂的复合材料铺层建模。为了解决电磁炮纤维缠绕约束结构的多目标优化问题,提出一种改进型免疫克隆布谷鸟多目标优化算法(Multi-objective Improved Immune Clonal Cuckoo... 通过复合材料的经典层合板理论与坐标变换,简化材料模型,避免了复杂的复合材料铺层建模。为了解决电磁炮纤维缠绕约束结构的多目标优化问题,提出一种改进型免疫克隆布谷鸟多目标优化算法(Multi-objective Improved Immune Clonal Cuckoo Algorithm,MOIICCA)。通过对ZDT1~ZDT3测试函数的100组仿真计算,验证了MOIICCA的准确性,并利用反世代距离(Inverted Generational Distance,IGD)评价指标来度量MOIICCA的性能。通过引入深度神经网络(Deep Neural Network,DNN),以646组电磁炮有限元计算结果为训练集,训练出满足工程使用要求的DNN代理模型来代替有限元仿真,提高了多目标优化的计算效率。最后利用MOIICCA对电磁炮纤维缠绕约束结构进行多目标优化,得到符合多目标优化要求的Pareto解集。IGD结果表明:MOIICCA相比于多目标粒子群优化算法和非支配排序遗传算法具有更高的计算精度和计算效率且在高维问题求解时更具优势,测试的时间结果也表明MOIICCA可以在更短的时间内求解得到质量更优的Pareto解集。前10组Pareto解的结果表明,电磁炮纤维缠绕约束结构的碳纤维层1主要以提高环向强度为主、碳纤维层2主要以平衡环向强度与轴向刚度为主。 展开更多
关键词 电磁炮 复合材料 多目标优化 纤维缠绕约束结构 克隆选择算法 布谷鸟搜索算法
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基于邻域互信息的组合预测最优子集选择算法
13
作者 吕兴 李倩 +2 位作者 张大斌 曾莉玲 凌立文 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1359-1367,共9页
为在候选模型集中高效地选择时间序列组合预测的最优子集,提出一种CSPSO-NMI-MRMR最优子集选择算法。利用邻域互信息(neighborhood mutual information, NMI)度量相关性和冗余度,避免数值型数据的离散化,按最大相关最小冗余原则(minimal... 为在候选模型集中高效地选择时间序列组合预测的最优子集,提出一种CSPSO-NMI-MRMR最优子集选择算法。利用邻域互信息(neighborhood mutual information, NMI)度量相关性和冗余度,避免数值型数据的离散化,按最大相关最小冗余原则(minimal redundancy and maximal relevance, MRMR)筛选最优子集;邻域互信息中的邻域参数与子集选择效果密切相关,采用CSPSO算法寻找最优邻域参数,充分利用布谷鸟算法(cuckoo search, CS)和粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)的优势,兼顾搜索效率和全局搜索能力;在寻参过程中设计一种淘汰策略,优化邻域参数的寻优区间并淘汰部分单模型,减少计算量。仿真结果表明,所提方法在预测精度、运行时间和稳健性上效果更优。 展开更多
关键词 时间序列 组合预测 子模型选择 邻域互信息 参数优化 启发式算法 布谷鸟算法
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基于改进布谷鸟算法的微电网优化调度 被引量:4
14
作者 李飞 魏小城 +2 位作者 陈勇弟 郭广森 张建华 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第11期1963-1971,共9页
为提高微电网日运行经济效益及环保效益,同时解决传统布谷鸟算法寻优精度差、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于复合混沌映射的维间反向扰动学习布谷鸟算法。首先,引入统计参数映射、动态步长因子策略及指数递减惯性权重偏好游走策... 为提高微电网日运行经济效益及环保效益,同时解决传统布谷鸟算法寻优精度差、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于复合混沌映射的维间反向扰动学习布谷鸟算法。首先,引入统计参数映射、动态步长因子策略及指数递减惯性权重偏好游走策略以提高寻优精度和收敛速度;其次,采用动态自适应发现概率来控制全局搜索和局部搜索的切换频率。将所提算法通过10个典型测试函数进行仿真,结果表明改进的布谷鸟算法相比灰狼等元启发式算法具有更好的寻优精度、求解稳定性、收敛速度;最后,再将改进的布谷鸟算法用于求解微电网并网模式下的多目标优化调度问题。仿真结果表明,改进的布谷鸟算法能有效提高微电网日运行总效益及系统运行稳定性。 展开更多
关键词 微电网 优化调度 布谷鸟算法 指数递减惯性权重 反向扰动学习
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基于时间分数阶扩散方程的药物控释初始浓度优化 被引量:1
15
作者 张新明 黎潇 黄何 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期867-881,共15页
药物控释系统是指通过调控内部某些设计参数,以达到特定药物释放目标的一种可控释体系。针对基于时间分数阶扩散方程的药物控释体系初始浓度优化问题,采用B样条小波方法求解正问题,采用结合了小生境策略和布谷鸟搜索算法的小生境布谷鸟... 药物控释系统是指通过调控内部某些设计参数,以达到特定药物释放目标的一种可控释体系。针对基于时间分数阶扩散方程的药物控释体系初始浓度优化问题,采用B样条小波方法求解正问题,采用结合了小生境策略和布谷鸟搜索算法的小生境布谷鸟算法优化不同分数阶下的药物初始浓度,从而近似达到三种预期药物释放目标。对于正问题求解,主要结合Caputo导数和三次B样条尺度函数,建立了一种B样条小波方法的迭代求解格式;对于初始浓度优化问题,引入了反问题研究思路,将药物控释体系的优化设计问题归结为基于分数阶扩散方程的参数辨识问题。为了实现参数反演控制,引入了小生境布谷鸟智能优化算法,反演计算控释体系中的初始浓度,有效地解决了布谷鸟算法易陷入局部极值的问题。针对恒速释放,线性降低释放和非线性释放三种释放目标,给出了最优控制参数设计,数值算例验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 时间分数阶扩散方程 药物控释体系初始浓度优化 B样条小波方法 小生境布谷鸟算法
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逐维改进的布谷鸟搜索算法 被引量:92
16
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
17
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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混合模拟退火的布谷鸟算法研究 被引量:20
18
作者 马灿 刘坚 余方平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第9期2029-2034,共6页
针对基本布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法在寻优过程中收敛速度慢、寻优结果精度不高的问题,提出一种混合模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法的布谷鸟算法(SA-CS).算法采用退火时机的判断准则判断是否陷入局部最优,若陷入则让算法... 针对基本布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法在寻优过程中收敛速度慢、寻优结果精度不高的问题,提出一种混合模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法的布谷鸟算法(SA-CS).算法采用退火时机的判断准则判断是否陷入局部最优,若陷入则让算法进入模拟退火机制,以一定的概率得到一个更差的解,使得算法跳出局部最优,增强算法寻找最优解的能力.通过对经典测试函数和旅行商问题进行测试,结果表明,改进后的SA-CS算法提高了基本CS算法的收敛速度以及寻优精度,对于函数优化问题和组合优化问题都具有一定的优势. 展开更多
关键词 布谷鸟搜索算法 模拟退火算法 收敛速度 寻优精度
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基于改进布谷鸟算法的电力系统最优潮流计算 被引量:12
19
作者 张东寅 王澎涛 +2 位作者 袁艳斌 袁晓辉 许汉平 《水电能源科学》 北大核心 2017年第1期200-204,共5页
针对电力系统最优潮流问题,提出一种融入量子计算和混沌局部搜索策略的改进布谷鸟算法(QCCS),即对布谷鸟算法的个体进行量子位编码,通过叠加态的量子位实现多样化种群,并在算法每次迭代的优化值附近进行混沌局部搜索进而增加布谷鸟算法... 针对电力系统最优潮流问题,提出一种融入量子计算和混沌局部搜索策略的改进布谷鸟算法(QCCS),即对布谷鸟算法的个体进行量子位编码,通过叠加态的量子位实现多样化种群,并在算法每次迭代的优化值附近进行混沌局部搜索进而增加布谷鸟算法的局部搜索能力,同时采用量子门变换使每个个体朝最优个体进化,从而提高算法的寻优能力。最后以IEEE 118节点系统的最优潮流计算问题为例,应用QCCS进行仿真计算。通过与其他方法(PSO、GA、CS)计算结果进行对比分析,验证了QCCS算法求解电力系统最优潮流问题的有效性,从而为电力系统最优潮流(OPF)问题的求解提供了一种新方法。 展开更多
关键词 电力系统 布谷鸟算法 量子计算 混沌 最优潮流
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基于Powell局部搜索策略的全局优化布谷鸟算法 被引量:11
20
作者 马卫 孙正兴 李俊楼 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第6期1667-1675,共9页
为了解决布谷鸟搜索算法后期收敛速度慢、求解精度不高、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于Powell局部搜索策略的全局优化布谷鸟搜索算法。算法将布谷鸟全局搜索能力与Powell方法的局部寻优性能有机地结合,并根据适应度值逐步构建精... 为了解决布谷鸟搜索算法后期收敛速度慢、求解精度不高、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于Powell局部搜索策略的全局优化布谷鸟搜索算法。算法将布谷鸟全局搜索能力与Powell方法的局部寻优性能有机地结合,并根据适应度值逐步构建精英种群候选解池在迭代后期牵引Powell搜索的局部优化,在保证求解速度、尽可能找到全局极值点的同时提高算法的求解精度。对52个典型测试函数实验结果表明,该算法相比于传统的布谷鸟搜索算法不仅寻优精度和寻优率有所提高,并且适应能力强、鲁棒性好,与最新提出的其他改进算法相比也具有一定的竞争优势。 展开更多
关键词 布谷鸟搜索算法 莱维飞行 Powell局部搜索策略 全局优化 函数优化
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