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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...
动态适应布谷鸟搜索算法
布谷鸟算法 L′evy飞行 动态适应 反馈控制
2014/4/11
介绍一种新的生物启发算法—–布谷鸟搜索(CS) 及其相关的L′evy 飞行搜索机制. 为了进一步提高算法的适应性, 将反馈引入算法框架, 建立了CS 算法参数的闭环控制统.将Rechenberg 的1/5 法则作为进化的评价指标, 引入学习因子平衡种群的多样性和集中性, 提出动态适应布谷鸟算法(DACS). 最后, 通过数值实验验证了所提出算法的有效性.
求解约束化工优化问题的混合布谷鸟搜索算法
化工优化 布谷鸟搜索算法 Rosenbrock局部搜索 佳点集方法 柯西变异
2014/4/15
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...