融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法(CBES) 附matlab代码

简介: 融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法(CBES) 附matlab代码

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⛄ 内容介绍

在最近的研究中,一种名为秃鹰搜索算法(Cuckoo Search Algorithm)的优化算法已经引起了广泛的关注。这种算法受到了自然界中秃鹰的繁殖行为的启发,通过模拟秃鹰寻找巢穴和替换其他鸟类鸟蛋的行为,来搜索最优解。

然而,传统的秃鹰搜索算法在解决复杂问题时可能会遇到一些困难。为了克服这些问题,研究人员提出了一种改进的算法,即融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法(CBES)。

这种改进的算法引入了自适应惯性权重和柯西变异两个重要的概念。自适应惯性权重可以使算法在搜索过程中具有更好的全局搜索能力和局部搜索能力。柯西变异则可以增加算法的多样性,从而更好地避免陷入局部最优解。

CBES算法的基本步骤与传统的秃鹰搜索算法类似。首先,生成一组初始解作为种群。然后,根据适应度函数对种群进行评估,并根据柯西变异和自适应惯性权重来更新解的位置。最后,通过迭代多次来寻找最优解。

通过在不同的测试函数上进行实验,研究人员发现CBES算法相比于传统的秃鹰搜索算法具有更好的搜索性能和收敛性能。这表明CBES算法在解决复杂问题时具有更大的潜力。

总之,融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法(CBES)是一种有效的优化算法,可以用于解决各种复杂问题。通过引入自适应惯性权重和柯西变异的概念,CBES算法能够更好地平衡全局搜索和局部搜索能力,从而提高搜索性能。我们期待未来进一步的研究和应用,以探索CBES算法在实际问题中的潜力。

⛄ 部分代码

%################################################################################################%% Designed and Developed by Dr. Gaurav Dhiman (http://dhimangaurav.com/)                         %% Doi: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2019.03.021                                            %% Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0952197619300715                  %% Title: STOA: A bio-inspired based optimization algorithm for industrial engineering problems   %% Authors: Gaurav Dhiman and Amandeep Kaur                                                       %%################################################################################################%function [lowerbound,upperbound,dimension,fitness] = fun_info(F)switch F    case 'F1'        fitness = @F1;        lowerbound=-100;        upperbound=100;        dimension=30;            case 'F2'        fitness = @F2;        lowerbound=-10;        upperbound=10;        dimension=30;            case 'F3'        fitness = @F3; 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⛄ 参考文献

[1]丁容,高建瓴,张倩.融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法[J].小型微型计算机系统, 2023, 44(5):910-915.

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

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3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

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6 信号处理方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合


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