分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 为了解决布谷鸟搜索算法(CS)寻优精度不高、收敛速度慢、后期搜索活力不足以及处理高维优化问题时存在维间干扰等缺陷，提出了逐维反向学习策略的动态适应布谷鸟算法（DA-DOCS）。首先，对选择更新后的解进行逐维反向学习，减少维间干扰，扩大种群多样性；然后使用精英保留方式评价该结果，提高算法寻优能力；最后，充分利用当前解的信息进行动态适应的缩放因子控制，引导解快速收敛，提升算法搜索活力。实验结果表明，该算法相比较于标准布谷鸟搜索算法，寻优精度、收敛速度以及后期搜索活力有所提高，与其他改进算法相比也具有一定的竞争优势。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 为了提高复杂网络社区结构挖掘的精度，结合基因遗传和贪婪搜索提出一种面向模块度优化的布谷鸟社区检测算法(GGCSCA)。布谷鸟种群在有序邻居表上逐维随机游走，并采用优质基因遗传策略，使得种群高效优化，同时应用局部模块度增量最大化的贪婪偏好搜索算法快速提升种群质量，以取得好的社区划分结果。GGCSCA在基准网络和经典网络上进行了实验，并与一些典型算法进行对比，结果说明了本社区发现算法的有效性、准确性和快速收敛性，具有较强的社区识别能力，能够精细地检测出网络社区结构。
分类： 力学 >> 基础力学 提交时间： 2023-11-09 合作期刊: 《应用力学学报》
摘要： 本研究主要研究混凝土徐变特性的分数阶模型拟合及其多参数识别问题。在模型方面,提出利用修正的分数阶Maxwell模型和分数阶Poynting-Thomson模型两种模型模拟混凝土的徐变实验数据,并将结果进行对比,通过数据拟合和误差分析验证两种模型的有效性。在多参数识别方面,分别采用贝叶斯算法和布谷鸟搜索算法两种算法识别两个模型中的多个参数。研究表明:修正的分数阶Maxwell模型和分数阶Poynting-Thomson模型在刻画混凝土徐变特性中均是有效的; 贝叶斯算法和布谷鸟搜索算法在分数阶模型的多参数估计问题中均是可行的,但布谷鸟算法搜索速度更快、误差更小、效率更高,在分数阶模型的多参数识别问题中性能更优。
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