基于优化布谷鸟搜索算法的供应链协同工作服务方法设计

常规的供应链协同工作服务方法多数采用文献计量可视化知识图谱分析原理设计而成,在实际应用过程中,供应链各个工作服务环节之间的协同配合性较差,协同度较低,无法显著提升供应链协同工作服务的质量水平。基于此,文章引入优化布谷鸟搜索算法,开展了基于优化布谷鸟搜索算法的供应链协同工作服务方法的设计研究。实验结果显示:协同工作服务的各个一级指标的协同度得分均达到了98.19分以上,显著提升了协同工作服务的质量水平。

改进布谷鸟搜索算法的无线传感器节点定位方法设计

针对无线传感器网络中节点定位精度不准的问题,提出改进布谷鸟搜索算法的无线传感器节点定位方法。将布谷鸟搜索算法应用于节点位置寻优问题中,同时对布谷鸟搜索算法的补偿以及发现概率进行优化,以保证测距误差对实际定位误差的影响,提高节点定位的精确度。经过对比实验验证:基于改进布谷鸟搜索算法的无线传感器节点定位方式相比其他方式效率更高,定位精度更高,具有更好的实时性和稳定性。

基于布谷鸟优化算法的灌区渠系输配水水量优化调控模型研究

渠系输配水渗漏损失和闸门调节的水力损失是灌区多级输供水系统水利用效率低下的主要原因,对灌渠输配水过程进行优化调控是实现农业高效节水的重要途径。以湖北省漳河灌区三干渠为研究对象,建立了多级渠系多因素综合影响下的灌渠优化配水模型,运用元启发式优化算法布谷鸟搜索算法进行模型求解。与实测配水过程相比,优化配水模型和常规配水模型的灌溉历时分别为13.2、13.5 d,减少45.00%、43.75%的配水时间,且配水流量过程均匀稳定,能有效减少闸门调节次数。采用布谷鸟算法(CS)、粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)求解的优化配水模型和常规配水模型输水渗漏损失分别减少了27.22%、26.72%、27.06%和24.96%、23.90%、24.55%。布谷鸟算法能快速、高效、稳定地求解多维渠系输配水问题,为灌区渠系输配水水量优化调控模型构建和求解提供科学参考。

智能搜索算法在计算机网络动态路由优化中的应用

阐述智能搜索算法在计算机网络中的应用、动态路由优化的特点。分析智能搜索算法的原理和类型,提出评价智能搜索算法性能的指标和方法,包括延迟、带宽利用率、负载均衡和鲁棒性。

求解约束优化问题的改进布谷鸟搜索算法

为了提高约束优化问题的求解精度和收敛速度,提出求解约束优化问题的改进布谷鸟搜索算法。首先分析了基本布谷鸟搜索算法全局搜索和局部搜索过程中的不足,对其中全局搜索和局部搜索迭代公式进行重新定义,然后以一定概率在最优解附近进行搜索。对12个标准约束优化问题和4个工程约束优化问题进行测试并与多种算法进行对比,实验结果和统计分析表明所提算法在求解约束优化问题上具有较强的优越性。

基于布谷鸟搜索算法的智能电网资源自适应调度方法

现阶段智能电网资源自适应调度过程中,电网运行成本和电网碳排放均比较高,无法满足智能电网运行经济性与环保性需求,因此,提出基于布谷鸟搜索算法的智能电网资源自适应调度方法。以电网运行成本最低、碳排放最少和用户满意度最高为目标设置调度目标函数,并对电网资源调度功率平衡设定约束条件,利用布谷鸟搜索算法求解最优调度方案,以此实现基于布谷鸟算法的智能电网资源自适应调度。经实验证明,应用设计方法后,智能电网运行成本为1152.64元/d,碳排放为51.24t/d,经济性与环保性效果良好,在智能电网资源自适应调度方面具有良好的应用前景。

新型布谷鸟搜索算法及其应用

为了解决通常布谷鸟搜索算法在寻优过程中存在收敛速度慢、计算精度差等缺陷,提出了一种新型的布谷鸟搜索算法,并应用于图像配准问题。首先分析了基本布谷鸟搜索算法中的不足,利用信息分享、局部增强算子和新方式建立鸟巢来提高种群多样性、局部勘探能力和收敛速度。通过15个基准函数实验和2个医学图像配准实例,所有实验结果表明,改进算法具有更好的收敛速度、计算精度和鲁棒性。

基于改进布谷鸟算法的电网静态选址定容策略

针对传统的算法在求解多目标函数上存在局限性的问题,利用改进布谷鸟搜索算法实现综合电压约束条件的多目标最优的新型无功优化策略。该策略首先确定对网损降低最大且补偿成本最小的节点,然后构建以成本投入最小,补偿后节约的有功网损最大,综合系统电压约束条件为目标构建新型目标函数。利用改进的布谷鸟算法,通过引入混沌映射初始化种群,并对算法的自适应性做了改进来平衡全局搜索能力和局部搜索能力,实现该目标函数的最优解求解,即最优无功补偿方案。在IEEE 34节点系统进行算例仿真,验证了所提方法的有效性和可行性,仿真结果表明提出的改进布谷鸟算法在搜索精度和搜索速度以及收敛性方面均优于其他算法,同时得到的电网总网损和成本投入都是最优,因此提出的基于改进型布谷鸟算法的无功优化策略具有重要意义。

基于Powell局部搜索策略的全局优化布谷鸟算法

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。

求解多目标优化问题的改进布谷鸟搜索算法

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.

基于改进布谷鸟搜索算法对水质监测无线传感器部署的优化

为解决传统传感器网络随机部署分布不均的问题,提出采用布谷鸟搜索算法(CS)进行节点部署优化。为改善CS算法的全局优化性能以提升传感器节点部署优化能力,受动量梯度下降法、均方根算法和Adam优化算法的启发,提出Momentum-CS、RMSprop-CS与Adam-CS三种改进算法,对CS算法中的步长控制量和淘汰概率进行优化调整。以网络覆盖率为优化目标,将3种算法用于长宽为100 m水域的水质监测无线传感器节点部署进行优化。仿真结果表明,Adam-CS算法能够在较少迭代次数获取更高的网络覆盖率,达到90.35%,对于指导水环境监测中无线传感器节点部署具有现实意义。

采用搜索趋化策略的布谷鸟全局优化算法

布谷鸟搜索算法是一种基于莱维飞行搜索策略的新型智能优化算法.单一的莱维飞行随机搜索更新策略存在全局搜索性能不足和寻优精度不高等缺陷.为了解决这一问题,本文提出了一种改进的布谷鸟全局优化算法.该算法的主要特点在于以下三个方面:首先,采用全局探测和模式移动交替进行的模式搜索趋化策略,实现了布谷鸟莱维飞行的全局探测与模式搜索的局部优化的有机结合,从而避免盲目搜索,加强算法的局部开采能力;其次,采取自适应竞争机制动态选择最优解数量,实现了迭代过程搜索速度和解的多样性间的有效平衡;最后,采用优势集搜索机制,实现了最优解的有效合作分享,强化了优势经验的学习.对52个典型测试函数实验结果表明,本文算法不仅寻优精度和寻优率显著提高,鲁棒性强,且适合于多峰及复杂高维空间全局优化问题.本文算法与最新提出的改进的布谷鸟优化算法以及其它智能优化策略相比,其全局搜索性能与寻优精度更具优势,效果更好.

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

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。

求解工程结构优化问题的改进布谷鸟搜索算法

针对布谷鸟搜索算法局部搜索能力不强的缺点,提出一种基于随机局部搜索的改进布谷鸟搜索算法用于求解工程结构优化问题。引入惯性权重以平衡算法的勘探和开采能力;利用随机局部搜索方法对当前最优解进行局部搜索,以加快算法的收敛速度。两个工程结构优化问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性。

求解连续函数优化问题的合作协同进化布谷鸟搜索算法

为改善布谷鸟搜索算法求解连续函数优化问题的性能,提出合作协同进化的布谷鸟搜索算法.改进算法通过应用合作协同进化框架,将种群的解向量分解成若干子向量,并构成相应子群体.利用标准布谷鸟算法更新各子群体的解向量.各子群体为其它子群体提供最优个体,组合成问题解向量并完成子群体评价.经10个测试函数实验仿真,结果说明改进算法能有效改善求解连续函数优化问题的性能.同时,针对连续函数优化问题,该算法与其它算法相比是有竞争力的优化算法.

求解约束化工优化问题的混合布谷鸟搜索算法

针对布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于Rosenbrock搜索和柯西变异的混合布谷鸟搜索算法用于求解约束化工优化问题。该算法首先采用佳点集方法对鸟窝位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;然后利用Rosenbrock搜索算法对当前最优位置进行局部搜索,以提高算法的收敛速度;最后对当前最优解进行柯西变异以避免算法陷入局部最优。两个约束化工优化问题的实验结果表明了该混合算法的有效性。

基于改进布谷鸟搜索算法的结构耐久性优化方法

将布谷鸟搜索算法与耐久性分析相结合,研究一种结构耐久性优化设计方法。建立了以可靠寿命为目标或约束的结构耐久性优化模型,针对复杂结构可靠寿命函数非线性强、多极值等问题,引入一种新型群智能全局优化算法——布谷鸟搜索算法,从迁徙策略、收敛准则、约束处理等方面研究改进了布谷鸟搜索算法,进一步提高了其收敛性和效率。利用双循环方法求解可靠寿命目标、单循环方法处理可靠寿命约束的概率优化策略,提出了一种稳健的结构耐久性全局优化的改进布谷鸟搜索算法。通过某轻量化车辆传动箱体应用,结果表明该方法具有较好的收敛效果和计算效率,在满足耐久性约束条件下实现了减轻质量的目标。

基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器参数优化

为了解决传统PID控制器参数优化费时且不能保证获得最佳性能的问题,通过改进布谷鸟搜索算法的参数取值,形成了动态布谷鸟搜索算法(DCS),并把其引入到PID控制器参数优化中,提出了一种基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器参数优化算法,仿真试验结果表明基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器具有较好的控制性能指标,并通过与其他算法对比,证明了动态布谷鸟搜索算法的PID控制器优化算法具有优越性和有效性。

求解无约束优化问题的改进布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索算法是一种基于种群迭代搜索的全局优化算法。为求解无约束优化问题,提出一种改进的布谷鸟搜索算法。利用混沌序列构造初始种群以增加群体的多样性,引入动态随机局部搜索技术对当前最优解进行局部搜索,以加快算法的收敛速度。对4个标准测试函数进行仿真实验,并与其他6种算法进行比较,结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。

基于布谷鸟搜索算法的蛋白质能量优化

针对蛋白质折叠预测问题,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的蛋白质能量优化方法。该方法首先对原始布谷鸟搜索算法从多种群、进化策略和禁忌搜索等多个角度进行改进,提升了布谷鸟搜索算法的全局搜索能力;改进了布谷鸟搜索算法求解蛋白质能量问题;取得了蛋白质能量的最小值或是可行值。对算法的仿真测试以及与其他算法的数据进行对比,证明本文蛋白质能量优化方法的可行性和优越性。