Advertisement

基于切线飞行改进的布谷鸟搜索算法：用切线飞行替代征费航班-MATLAB实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种改进的布谷鸟搜索算法，通过引入切线飞行机制来优化算法性能，并采用MATLAB进行仿真验证。 这是经过修改的杜鹃搜索版本，其中包含了与切线飞行相关的详细信息。请参考Layeb, 阿卜杜勒斯勒姆（Abedesslem）的文章“解决优化问题的切线搜索算法”。该代码完全基于Yang Xin-She Yang的Cuckoo Search (CS) 算法和Cambridge University的Yang Xin-She编写的Suash Deb的代码。在函数get_cuckoos_tangent.m中，征税航班被切线航班所替代。为了比较目的，在get_cuckoos_levy.m文件中保留了通过征税航班获得的原始杜鹃搜索版本。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于切线飞行改进的布谷鸟搜索算法：用切线飞行替代征费航班-MATLAB实现
    优质
    本研究提出了一种改进的布谷鸟搜索算法，通过引入切线飞行机制来优化算法性能，并采用MATLAB进行仿真验证。 这是经过修改的杜鹃搜索版本，其中包含了与切线飞行相关的详细信息。请参考Layeb, 阿卜杜勒斯勒姆（Abedesslem）的文章“解决优化问题的切线搜索算法”。该代码完全基于Yang Xin-She Yang的Cuckoo Search (CS) 算法和Cambridge University的Yang Xin-She编写的Suash Deb的代码。在函数get_cuckoos_tangent.m中，征税航班被切线航班所替代。为了比较目的，在get_cuckoos_levy.m文件中保留了通过征税航班获得的原始杜鹃搜索版本。
     
  • 基于Levy飞行改进的麻雀搜索算法
    优质
    本研究提出了一种通过引入Levy飞行策略来增强传统麻雀搜索算法的新方法，旨在优化其探索能力和收敛速度。 基于Levy飞行改进的麻雀搜索算法，由Matlab编写。
     
  • 改进版布谷鸟搜索(Cuckoo Search)算法(XinShe Yang)
    优质
    改进版布谷鸟搜索算法是由Xin-She Yang提出的优化算法，它基于原始CS算法进行了增强和修正，以提高寻优效率和精度，在多个领域表现出色。 XinShe Yang教授提出的Cuckoo Search优化算法的Matlab原代码可用于全局优化，并附有算法原理的文章及测试函数，供大家参考学习。
     
  • 改进的混合灰狼优化与布谷鸟搜索算法(AGWOCS)（MATLAB）
    优质
    本研究提出了一种创新的AGWOCS算法，结合了灰狼优化和布谷鸟搜索的优点，并通过MATLAB实现，旨在提升复杂问题求解效率。 AGWO 是对原始灰狼优化器 (GWO) 的增强版本，由 Mohammed H.Qais 等人提出。在此基础上，我们开发了一种新的混合元启发式算法——基于增强灰狼优化器（AGWO）与布谷鸟搜索（CS），命名为 AGWOCS。相关研究论文已发表于 ISCCC 2021 年会议中。 原始的 AGWO 算法描述可参考其出版物：https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.05.006
     
  • 基于布谷鸟搜索算法的SVM参数优化-python实现
    优质
    本研究利用布谷鸟搜索算法对支持向量机(SVM)的参数进行优化，并以Python语言实现了该算法，提高了模型预测精度。 1. 使用Python编写程序。 2. 拥有一个数据集。 3. 迭代数据速度快。
     
  • 带有Levy飞行改进的麻雀搜索算法及Python代码.zip
    优质
    本资源包含一种经过Levy飞行优化的新型麻雀搜索算法及其Python实现代码，适用于解决复杂优化问题。 版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，包含运行结果。 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容：标题所示的内容介绍可通过主页搜索博客获取详情。 适合人群：本科和硕士等教研学习使用 博主简介：热爱科研的MATLAB仿真开发者，修心和技术同步精进。有意向合作的项目可以私信联系。
     
  • 基于改进布谷鸟搜索算法的彩色图像多阈值分割
    优质
    本研究提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的彩色图像多阈值分割方法，有效提升了图像处理的速度与精度。 为了提高彩色图像多阈值分割的速度与质量，针对传统布谷鸟算法的不足之处，本段落在每次莱维飞行后引入一个新的寻优方程进行优化引导，并分别对发现概率及步子因子提出了新的运行方程。基于此改进思路，提出了一种增强版布谷鸟算法（ECS）。将该ECS算法应用于彩色图像多阈值分割中，在实验对比分析中，本段落所提的ECS算法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于标准粒子群算法及传统布谷鸟算法。因此，这种新的方法能够有效地应用到实际的多阈值分割任务当中。
     
  • 【布局优化】利用布谷鸟算法进行无线传感器网络(WSN)覆盖改进的Matlab代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一种基于布谷鸟搜索算法优化无线传感器网络（WSN）覆盖问题的MATLAB实现方案，旨在提升WSN的部署效率和覆盖范围。 【布局优化】基于布谷鸟算法实现无线传感器网(WSN)覆盖优化的Matlab源码。
     
  • 基于自适应布谷鸟搜索算法改进的K-means聚类方法及应用
    优质
    本研究提出了一种结合自适应布谷鸟搜索优化技术与K-means算法的方法，显著提升了数据聚类的效果和效率，并探讨了其在实际问题中的应用。 基于自适应布谷鸟搜索算法的K-means聚类算法及其应用研究了一种改进的聚类方法。该方法结合了布谷鸟搜索算法和传统的K-means算法的优点，通过引入自适应机制来优化初始中心的选择过程，从而提高了聚类的效果和效率。这种方法在多个数据集上进行了测试，并且取得了较好的实验结果，在实际应用场景中具有广泛的应用前景。
     
  • 布谷鸟算法_MATLAB实现布谷鸟算法_
    优质
    简介：本文介绍了基于MATLAB平台的布谷鸟算法实现方法。通过模拟布谷鸟的寄生行为和随机漫步特性，该算法能够高效地解决优化问题，并提供了详尽的代码示例和应用案例。 布谷鸟算法求解优化问题的MATLAB代码编程实例