本文作者：李国成；肖庆宪；成功正常投稿发表论文到《上海理工大学学报》2015年02期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：为了提高布谷鸟搜索算法在求解复杂优化问题时的收敛速度和搜索精度,基于交叉熵方法,构建了一种新的布谷鸟-交叉熵混合优化算法.该算法将基于模型的交叉熵随机优化算法和基于种群的布谷鸟搜索进行有机融合,采用协同演化策略,既提升了混合算法收敛速度,又改善了其全局优化能力.对经典测试函数和PID控制器整定问题的仿真结果表明,新算法具有全局搜索能力强、求解精度高和鲁棒性好等特性,是一种求解复杂优化问题的可行和有效算法.
【论文正文预览】：随着科学技术的快速发展,人们在现实世界中面临着更加复杂多变的系统,如电力系统、蛋白质结构、医学图像匹配系统以及金融市场等[1].这些复杂系统的优化问题常常在高维空间进行,而高维数值优化问题都较为复杂,采用一般的智能算法很难获得全局最优解[2].为此,许多改进算法纷纷
【文章分类号】：TP18
【稿件关键词】：布谷鸟搜索交叉熵混合优化高维函数控制器整定
【参考文献】:

• 李煜;马良;;新型元启发式布谷鸟搜索算法[J];系统工程;2012年08期
• 张朝龙;江巨浪;江善和;李强;;一种自适应混合粒子群优化算法及其应用[J];计算机应用研究;2011年05期
• 李洁;柴天佑;宫经宽;;基于交叉熵算法的PID控制器设计[J];控制与决策;2011年05期
• 朱坚民;黄之文;翟东婷;王军;;基于强化缓冲算子的灰色预测PID控制仿真研究[J];上海理工大学学报;2012年04期
• 刘长平;叶春明;;求解置换流水车间调度问题的布谷鸟算法[J];上海理工大学学报;2013年01期
• 冯登科;阮奇;杜利敏;;二进制布谷鸟搜索算法[J];计算机应用;2013年06期
• 于莲芝;成羚羚;;分数阶PID控制运用于励磁控制系统[J];上海理工大学学报;2013年04期
• 李承;许江宁;张文成;;一种提高粒子群算法优化性能的方法[J];船电技术;2012年11期
• 魏连锁;孙明;张媛媛;张恩鸣;;一种云模型PID控制器参数整定优化算法[J];东北石油大学学报;2013年04期
• 林婷婷;蔡金锭;赖祥生;江修波;;基于布谷鸟搜索算法的分布式电源接入优化[J];电力与电工;2013年03期
• 戚玉涛;刘芳;任元;刘静乐;焦李成;;基于合作模型的协同免疫多目标优化算法[J];电子学报;2014年05期
• 王建星;韩文花;徐俊;;能效电厂项目监管评价模型研究[J];广东电力;2014年05期
• 李娜;贺兴时;;基于粒子群算法的布谷鸟搜索算法[J];纺织高校基础科学学报;2014年03期
• 陈志强;;梯级水库发电优化调度的改进细菌觅食算法研究[J];大众科技;2014年07期
• 潘鑫;;求解黑箱函数全局优化问题的组合响应面法[J];高等学校计算数学学报;2014年04期
• 李国成;肖庆宪;;求解期末亏损最小对冲问题的交叉熵蝙蝠算法[J];系统工程;2014年11期
• 陈凌;王宏华;韩伟;;基于CSA-FPI算法的光伏发电MPPT仿真研究[J];电测与仪表;2015年08期
• 李永安;李圣清;罗晓东;曾黎琳;何政平;;基于菌群_粒子群算法的混合有源滤波器中无源滤波器多目标优化设计[A];第二届全国电能质量学术会议暨电能质量行业发展论坛论文集[C];2011年
• 汪中;面向变化场景的行人分类检测方法研究[D];中国科学技术大学;2011年
• 王改革;基于智能算法的目标威胁估计[D];中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）;2013年
• 许骏;基于复杂网络的传染病突发事件应急管理研究[D];华中科技大学;2013年
• 葛方振;基于混沌蚂蚁的群集协同求解算法及应用[D];合肥工业大学;2012年
• 王旭;改进差分进化算法及其在可逆逻辑综合中的应用[D];东华大学;2013年
• 吴烈;电磁场逆问题鲁棒优化设计理论和算法研究[D];浙江大学;2012年
• 许骏;基于复杂网络的传染病突发事件应急管理研究[D];华中科技大学;2013年
• 丁卫平;粗糙集属性协同演化约简关键问题研究[D];南京航空航天大学;2013年
• 王利英;基于安全因子集的架桥机主梁结构伤损识别研究[D];北京交通大学;2014年
• 郭艳菊;基于仿生智能优化的图像处理算法研究[D];河北工业大学;2014年
• 李慧颖;外文期刊采购经费有效配置及其供应商评价体系建立[D];哈尔滨工业大学;2009年
• 郑洪清;布谷鸟搜索算法的改进分析及应用研究[D];广西民族大学;2013年
• 欧阳欣昕;离散型布谷鸟搜索算法及其在组合优化问题中的应用[D];广西民族大学;2013年
• 刘二宝;基于模糊理论的多属性决策和图像增强方法研究[D];安徽大学;2013年
• 苏永;灰色缓冲算子与序列光滑性研究[D];浙江理工大学;2013年
• 郑迎春;细菌觅食优化算法研究[D];西安电子科技大学;2013年
• 蔡兴盛;群智能算法在碰撞检测过程中的研究与应用[D];吉林农业大学;2013年
• 苑寅;带假结RNA二级结构预测研究[D];电子科技大学;2013年
• 许世琳;基于启发式算法的认知无线电自适应资源分配技术研究[D];哈尔滨工业大学;2013年
• 王飞;直升机主旋翼试验机加载系统的研究[D];燕山大学;2013年
• 王众,贾陈喜,孙悦华;中杜鹃寄生繁殖及雏鸟生长一例[J];动物学杂志;2004年01期
• 张晓琴,黄玉清;基于禁忌搜索的启发式求解背包问题算法[J];电子科技大学学报;2005年03期
• 贺远华,方彦军;遗传算法在模糊控制器参数寻优中的应用研究[J];电力自动化设备;2002年12期
• 张朝龙;江巨浪;江善和;李彦梅;;基于改进PSO算法的LSSVM入侵检测模型[J];电子技术应用;2010年10期
• 田野;刘大有;;求解流水车间调度问题的混合粒子群算法[J];电子学报;2011年05期
• 刘红军,韩璞,姚万业;时变大滞后系统的自适应灰色预测PID控制[J];华北电力大学学报;2004年05期
• 王亚刚;许晓鸣;;基于灵敏度的不稳定对象PID控制器[J];上海理工大学学报;2009年02期
• 朱夏;李小平;王茜;;基于总空闲时间增量的无等待流水调度混合遗传算法[J];计算机研究与发展;2011年03期
• 刘延风;刘三阳;;多构造蚁群优化求解置换流水车间调度问题[J];计算机科学;2010年01期
• 李修琳;鲁建厦;柴国钟;汤洪涛;;混合蜂群算法求解柔性作业车间调度问题[J];计算机集成制造系统;2011年07期
• 刘建华;粒子群算法的基本理论及其改进研究[D];中南大学;2009年
• 周如旗;陈文伟;;基于对称交叉熵的属性约简算法[J];计算机辅助工程;2006年03期
• 丁卫平;王建东;陈森博;程学云;沈学华;;基于改进混合蛙跳算法的粗糙属性交叉熵优化约简[J];南京大学学报(自然科学);2014年02期
• 李洁;柴天佑;宫经宽;;基于交叉熵算法的PID控制器设计[J];控制与决策;2011年05期
• 喻晓锋;秦春影;;一种改进的贝叶斯网弧定向算法研究[J];计算机工程与科学;2010年03期
• ;[J];;年期

【稿件标题】：[布谷鸟算法论文]一种布谷鸟-交叉熵混合优化算法及其性能仿真
【作者单位】：上海理工大学管理学院;皖西学院金融与数学学院;
【发表期刊期数】：《上海理工大学学报》2015年02期
【期刊简介】：《上海理工大学学报》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，上海理工大学学报杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN31-1739/T，国际刊号：ISSN1007-6735。上海理工大学学报杂志社由上海市教育委员会主管、上海理工大学主办......更多上海理工大学学报杂志社(http://www.400qikan.com/qk/6808/)投稿信息
【版权所有人】：李国成；肖庆宪；

更多经济类论文详细信息: [布谷鸟算法论文]一种布谷鸟-交叉熵混合优化算法及其性能仿真
http://www.400qikan.com/lunwen/jingji/35305.html

相关专题： 《上海理工大学学报》相关期刊

推荐期刊：

影像科学与光化学

黄埔

农机科技推广

植物生理学报

党史纵横

税务

计算机测量与控制

海派经济学

炎黄纵横

齐齐哈尔师范高等专科学校学报

上一篇：职业技能鉴定|科学培养适应城乡发展需要的职业技能人才
下一篇：山东省服务业|山东省与苏、浙、粤服务业发展的比较研究及政策建