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306

作者：

郑洪清

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摘要：

布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法由YANG Xin-she和DEB Suash于2009年在布谷鸟寻窝产卵的行为中发现了一种新的搜索算法,该算法已成功应用于工程优化等实际问题中.布谷鸟搜索算法越来越受到人们极大地关注,逐渐成为计算智能研究领域的一个新亮点.但是,由于布谷鸟搜索算法刚被提出不久,还存在诸多不足之处,如搜索活力不足,搜索偏慢等缺点.基于以上各种原因,本论文将对布谷鸟搜索算法进行深入研究,对基本CS算法进行分析改进,提高CS算法在优化问题上的求解能力,拓展CS算法的应用范围. 本论文主要取得以下研究成果: (1)结合算法自身的特点,受布谷鸟搜索算法的启发提出一种基于高斯分布的布谷鸟搜索算法.实验表明,所提出的新算法提高了算法的收敛速度和计算精度. (2)提出一种复数编码的布谷鸟搜索算法并应用于某航空发动机PID的参数整定,构造一种双倍体巢群从而达到提高收敛速度和计算精度之目的.实验表明,改进的CS算法能够有效的提高收敛速度和计算精度. (3)提出一种离散的布谷鸟搜索算法并应用于0-1背包问题的求解.实验表明,改进算法在求解中等规模的0-1背包问题中取得了良好的效果. (4)提出一种改进的布谷鸟搜索算法求解平面图着色问题.实验表明,改进的布谷鸟搜索算法能够有效求解中等规模的着色问题. (5)提出一种贪婪随机自适应搜索过程(GRASP)与布谷鸟搜索算法的的混合算法,并应用于车辆路径问题的求解.实验表明,改进的布谷鸟搜索算法能够有效求解车辆路径问题. (6)提出一种遗传算法与布谷鸟搜索算法的混合算法,并应用于飞机着陆调度问题的求解.实验表明,改进的布谷鸟搜索算法能够有效求解飞机着陆调度问题.

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关键词：

布谷鸟搜索算法；群智能优化算法；0-1背包问题；平面图着色问题；车辆路径问题；飞机着陆调度问题

学位级别：

硕士

DOI：

CNKI:CDMD:2.1013.247208

被引量：

13