本文關(guān)鍵詞：云模型的布谷鳥搜索算法

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【摘要】：針對(duì)布谷鳥搜索算法(CS)存在的不足,優(yōu)化布谷鳥搜索算法求解連續(xù)函數(shù)問題的性能,結(jié)合云模型在定性與定量之間相互轉(zhuǎn)換的優(yōu)良特性,設(shè)計(jì)出云模型的布谷鳥搜索算法(CCS)。其核心思想是通過云模型實(shí)現(xiàn)布谷鳥的進(jìn)化學(xué)習(xí)過程,類似差分進(jìn)化進(jìn)行群體間的信息交流。該混合算法較大程度上提高了CS算法求解精度,且加快了算法的收斂速度。經(jīng)過10個(gè)測(cè)試函數(shù)的實(shí)驗(yàn)仿真,測(cè)試結(jié)果表明,與CS、ICS與ASCS比較,提出的CCS算法在函數(shù)優(yōu)化方面有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),其測(cè)試函數(shù)最優(yōu)解更接近理論最優(yōu)解。
【作者單位】： 廣西民族大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;廣西混雜計(jì)算與集成電路設(shè)計(jì)分析重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：廣西高等學(xué)�？蒲许�(xiàng)目(KY2015YB078) 廣西自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(0832084)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 0引言布谷鳥搜索算法(cuckoo search via Lévy flight,CS)是Yang等人[1]提出的一種新興生物啟發(fā)式群智能算法。CS算法來源于對(duì)布谷鳥寄生育雛行為和鳥類或果蠅Lévy flights行為的模擬。CS算法不僅結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單,控制參數(shù)比較少,搜索路徑優(yōu),且具有很強(qiáng)的跳出局部極值的能力,已

【參考文獻(xiàn)】

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1 鄭洪清;周永權(quán);;一種自適應(yīng)步長(zhǎng)布谷鳥搜索算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2013年10期

2 胡欣欣;;求解函數(shù)優(yōu)化問題的改進(jìn)布谷鳥搜索算法[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2013年10期

【共引文獻(xiàn)】

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1 鄭亞強(qiáng);;基于自適應(yīng)步長(zhǎng)布谷鳥搜索算法優(yōu)化的小波加權(quán)多模盲均衡算法[J];安徽科技學(xué)院學(xué)報(bào);2014年02期

2 李娜;賀興時(shí);;基于粒子群算法的布谷鳥搜索算法[J];紡織高�；A(chǔ)科學(xué)學(xué)報(bào);2014年03期

3 陳凌;王宏華;韓偉;;基于CSA-FPI算法的光伏發(fā)電MPPT仿真研究[J];電測(cè)與儀表;2015年08期

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5 肖輝輝;段艷明;;基于DE算法改進(jìn)的蝙蝠算法的研究及應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)仿真;2014年01期

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7 肖輝輝;段艷明;;基于差分進(jìn)化的布谷鳥搜索算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2014年06期

8 屈遲文;;基于決策者與帶擾動(dòng)因子的布谷鳥算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2014年07期

9 錢偉懿;候慧超;姜守勇;;一種新的自適應(yīng)布谷鳥搜索算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2014年07期

10 劉邏;郭立紅;;基于結(jié)合自適應(yīng)步長(zhǎng)布谷鳥搜查算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件可靠性增長(zhǎng)模型[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2014年10期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 童買成;計(jì)及分布式電源的配電網(wǎng)規(guī)劃研究[D];廣西大學(xué);2013年

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3 王文;布谷鳥搜索算法與蝙蝠優(yōu)化算法的改進(jìn)研究[D];廣西民族大學(xué);2014年

4 李志平;魚群算法與布谷鳥搜索算法的改進(jìn)研究[D];廣西民族大學(xué);2015年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 歐陽U，

本文編號(hào)：1245556