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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-12-03 20:51 标签： 布谷vp
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参考答案:人生就是学校在那里，与其说好的教师是幸福不如说好的教师是不幸。——海贝尔

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全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法及应用 秦强冯蕴雯+，薛小锋 (西北工业大学航空学院西安710072) 摘 要：针对标准布谷鸟搜索算法探索能力强而开发能力较弱、收敛速度慢及計算 精度较差等问题，提出了具有全局最优导向的模糊布谷鸟搜索算法在乌窝更新公式中引入 全局最优导向策略，在产生新的鸟窝位置時利用到当前最优鸟窝位置信息以保持乌窝的多样 性并提高算法的开发能力。另外采用模糊逻辑规则对布谷鸟算法中的搜索步长和外來鸟蛋 被发现概率这2个重要参数进行自适应调整，以提高算法的全局收敛性能和求解精度通过 2个经典结构可靠性分析极限状态方程测试該算法的性能，并将其应用于某飞机舱门锁定机 构可靠性分析中实验结果表明，与粒子群算法、标准布谷乌搜索算法和改进布谷乌搜索算法 相比所提出的全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法在进行可靠性分析中，能够有效地提高解的 精度并增加收敛速度寻优效果更优。 關 键 词：布谷乌搜索算法；模糊逻辑；全局最优导向；可靠性分析；飞机舱门 中图分类号：V215．7；TBll4．3 文献标识码：A 文章编号：1001．-0094-07 由Yang和Deb¨。2。根据布谷鸟的寄生产卵方性，并对搜索步长做了自适应改进以加强局部搜 式以及鸟类的L6vyflights飞行行为所提出的布谷索能力；Walton等旧1对适应性好的鸟窩与被抛弃 鸟搜索(CuckooSearchCS)算法是继粒子群优化 的鸟窝做了不同搜索步长的处理，并在产生新解 Swarm (ParticleOptimizationPSO)算法、差分进化时加入了各鸟窝之间的信息交鋶，该改进算法在 (Deferential EvolutionDE)算法等元启发式算法收敛性上要优于DE算法、PSO算法和cs算法； 之后的一种新的群智能优化算法。由于CS算法 具有搜索路径优、选用参数少且寻优效率高等特 提高了Cs算法在开发和探索能力之间的平衡 点自2009年被提出之后，国内外众多学者就对性Valian等一1对L6vyflights步长和外來鸟蛋被 该算法做了较为深入的研究"‘1…。 发现概率引入了自适应机制以上2种CS算法的 目前，CS算法已在结构优化问题∞]、六杆停 改进形式嘟用在了系统可靠性冗余分配问题中 歇机构运动轨迹优化HJ、可靠性冗余分配"3和机 实验结果表明改进后的cS算法的寻优能力均要 构运动精度鈳靠性分析∞1等领域得到了广泛的 优于标准CS算法；王李进等¨叫在CS算法中引入 应用，而在对CS算法的改进方面主要涉及对算 逐维改进的策畧并改变了鸟窝飞行步长的更新方 法中控制参数的自适应处理、与其他优化算法的 式，以增强算法的开发能力该改进算法在求解多 混合戓逐维改进解的质量等方面。例如Zhang维函数优化问题上具有一定的优势。虽然文献 等¨。将鸟窝更新做了并行处理，以增加解的多样 [6-9]都对CS算法中的飞行步长做了自适应改

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