猫群优化算法在国内外的研究
时间: 2023-06-27 18:01:11 浏览: 108
沙猫群优化算法源码及原文
5星 · 资源好评率100%
猫群优化算法(Cat Swarm Optimization,CSO)是一种基于生物学行为的优化算法,由X.-S. Yang在2006年提出。与其他优化算法相比,CSO具有较好的全局搜索能力和较快的收敛速度,在多种优化问题中表现良好。
国内外的研究者对CSO进行了广泛的研究和应用,以下是一些代表性的研究成果:
国内:
1. 陈金芳等人利用CSO算法进行水文模型参数优化,取得了较好的优化效果;
2. 赵柏林等人使用CSO算法进行电力系统调度问题求解,结果表明该算法具有较好的收敛速度和全局搜索能力;
3. 李继平等人将CSO与模拟退火算法相结合,应用于机器人路径规划问题,取得了良好的实验结果。
国外:
1. X.-S. Yang等人将CSO算法应用于图像分割问题,结果表明该算法在图像处理领域具有良好的适用性;
2. S. Mirjalili等人将CSO算法与其他优化算法相比较,结果表明CSO具有较好的全局搜索能力和较快的收敛速度;
3. J. Sun等人利用CSO算法进行机器学习模型参数优化,结果表明该算法在模型优化领域具有一定的优势。
总之,猫群优化算法在国内外的研究和应用领域均较为广泛,具有一定的实用价值。
阅读全文