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交互式学习的布谷鸟搜索算法
被引量：
8
1
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。
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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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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
2
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...
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。
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关键词
UAV
航路规划
侦察收益
布谷鸟算法
离散布谷鸟算法
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职称材料
多资源均衡优化的布谷鸟算法
被引量：
11
3
作者
宋玉坚
叶春明
黄佐钘
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第1期189-193,共5页
针对标准多目标布谷鸟算法(CSA)后期收敛速度慢、收敛精度不高的缺陷,提出一种求解多资源均衡优化问题的改进多目标布谷鸟算法。首先,引入非均匀变异算子,以均衡算法的全局搜索能力和局部寻优能力;然后,引进差分进化算子,促进群体间的...
针对标准多目标布谷鸟算法(CSA)后期收敛速度慢、收敛精度不高的缺陷,提出一种求解多资源均衡优化问题的改进多目标布谷鸟算法。首先,引入非均匀变异算子,以均衡算法的全局搜索能力和局部寻优能力;然后,引进差分进化算子,促进群体间的合作和信息交流,提高算法的收敛精度。通过算例测试表明,改进的多目标布谷鸟算法比标准多目标算法和VEPSO-BP算法具有更好的全局收敛性。
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关键词
多目标布谷鸟算法
多资源均衡优化
非均匀变异算子
差分进化算子
全局收敛性
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职称材料
题名
交互式学习的布谷鸟搜索算法
被引量：
8
1
作者
张海南
游晓明
刘升
刘中强
机构
上海工程技术大学电子电气学院
上海工程技术大学管理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第7期147-154,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61673258,No.61075115,No.61403249,No.61603242)。
文摘
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。
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
Keywords
interactive
learning
model
reinforcement
learning
strategy
adaptive
step
size
dynamic
adjustment
mechanism
cuckoo
search
algorithm
(
csa
)
ant
colony
optimization
algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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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
2
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
（D
csa
）
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
多资源均衡优化的布谷鸟算法
被引量：
11
3
作者
宋玉坚
叶春明
黄佐钘
机构
上海理工大学管理学院
上海期货交易所
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第1期189-193,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71271138)
教育部人文社会科学规划基金资助项目(10YJA630187)
+1 种基金
上海市教育委员会科研创新项目(12ZS133)
上海市一流学科建设项目(S1201YLXK)
文摘
针对标准多目标布谷鸟算法(CSA)后期收敛速度慢、收敛精度不高的缺陷,提出一种求解多资源均衡优化问题的改进多目标布谷鸟算法。首先,引入非均匀变异算子,以均衡算法的全局搜索能力和局部寻优能力;然后,引进差分进化算子,促进群体间的合作和信息交流,提高算法的收敛精度。通过算例测试表明,改进的多目标布谷鸟算法比标准多目标算法和VEPSO-BP算法具有更好的全局收敛性。
关键词
多目标布谷鸟算法
多资源均衡优化
非均匀变异算子
差分进化算子
全局收敛性
Keywords
multi-objective
cuckoo
search
algorithm
（
csa
）
muhi-resouce
leveling
optimization
non-uniform
mutation
operator
differential
evolution
operator
global
convergence
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
交互式学习的布谷鸟搜索算法
张海南
游晓明
刘升
刘中强
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
8
下载PDF
职称材料
2
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
下载PDF
职称材料
3
多资源均衡优化的布谷鸟算法
宋玉坚
叶春明
黄佐钘
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
11
下载PDF
职称材料
已选择
0
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