一種混沌云模型多目標布谷鳥搜索算法
大?。?/span>0.70 MB 人氣： 2017-12-04 需要積分：1
標簽：搜索算法(7287)
針對多目標布谷鳥搜索算法（ MOCS）迭代后期尋優速度慢，并且容易造成局部最優等缺點，提出一種混沌云模型多目標布谷鳥搜索算法（ CCMMOCS）。首先在進化過程中通過混沌理論對一般的布谷鳥巢位置在全局中尋求優化，以防落入局部最優；然后利用云模型對較好的布谷鳥巢位置局部優化來提高精度；最后將兩種方法對比得到相對更好的解作為最優值以完成優化。對比誤差估計值及多樣性指標，由5個常用多目標測試函數仿真結果可知，CCMMOCS比傳統多目標布谷鳥搜索算法、多目標粒子群算法（MOPSO）及多目標遺傳（NSCA-Ⅱ）算法性能更好，Pareto前沿更接近理想曲線，分布也更均勻。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對
(0) 0%
下載地址
一種混沌云模型多目標布谷鳥搜索算法下載
相關電子資料下載
- 揭秘谷歌搜索算法工作原理，與官方聲明存在矛盾 334
- 一種完全由LLM + 啟發式搜索算法結合的TOT算法 1200
- 基于內容的深度生成模型搜索算法 428
- 介紹當前比較常見的幾種近鄰搜索算法 2253
- 二分搜索算法運用的框架套路 1669
- 基于WindowCE的雙向啟發式搜索算法的改進設計及應用方案 1968
- 亞馬遜搜索算法被用于傳播疫苗虛假信息 1256
- 益智游戲克星：BFS暴力搜索算法 2776
- 基于WindowCE硬件平臺上改善車載導航雙向啟發式搜索算法的研究 608
- 人工智能的兩種最基本搜索算法 4457