冯登科
- 作品数：2 被引量：48H指数：2
- 供职机构：福州大学化学化工学院更多>>
- 发文基金：福建省教育厅科技项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于共轭梯度的布谷鸟搜索算法被引量：24
- 2013年
- 布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)是基于群体智能的新型随机全局优化算法,具有控制参数少、搜索路径优和全局寻优能力强等优点,但也存在局部搜索能力较弱、收敛速度偏慢和收敛精度不够高等缺点。为了克服CS算法的缺点,提出一种基于共轭梯度的布谷鸟搜索算法(CGCS),使经过Levy飞行机制和淘汰机制进化后的布谷鸟种群沿着相互共轭的方向迅速下降.从而在保持算法的强大全局寻优能力的基础上大幅提高算法的收敛能力。用4个典型测试函数分别对CGCS算法和CS算法进行性能测试,结果表明,CGCS算法比CS算法具有更快的收敛速度、更高的收敛精度和更稳定的优化结果。CGCS算法同时具有很强的全局寻优能力、收敛能力和鲁棒性,特别适合多峰及高维函数的优化。
- 杜利敏阮奇冯登科
- 关键词：共轭梯度全局寻优
- 二进制布谷鸟搜索算法被引量：30
- 2013年
- 为了寻找求解NP完全问题的新算法,采用二进制编码串表示鸟巢的位置,对布谷鸟寻找新鸟巢的Lévy飞行路径分别按照Kennedy和Eberha公式及刘建华公式进行二进制代码变换,引入二进制编码控制系数对变换得到的二进制编码进行混合更新,保留布谷鸟蛋被淘汰的机制等方法将新型高效的布谷鸟搜索(CS)算法改进为二进制布谷鸟搜索(BCS)算法。将BCS算法用于求解背包问题,结果好于遗传算法和几种混合遗传算法;将BCS算法用于求解旅行商问题,结果好于遗传算法、蚁群算法和微粒群算法,但略差于改进的惯性权重自适应调整微粒群优化算法。二进制布谷鸟搜索算法是求解NP完全问题的新型高效算法。
- 冯登科阮奇杜利敏
- 关键词：二进制NP完全问题背包问题旅行商问题
