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商品簡介
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本書針對布穀鳥搜索算法和人工蜂群算法，利用模式搜索趨化，全域偵察策略和二階振盪機制等提出了新的改進的群智能優化算法以提高算法的性能，並應用於解決三維點雲配准優化問題。
(1)提出了一種基於模式搜索趨化的布穀鳥搜索算法。該方法採用全域探測和模式移動交替的模式搜索趨化策略，利用自適應競爭機制動態選擇最優解數量，並結合優勢集搜索機制加強局部搜索，仿真實驗結果表明，其局部開採性能與尋優精度更具優勢。
(2)提出了一種基於全域偵察搜索的人工蜂群算法。該方法由偵察蜂大視域全域快速偵察，並引入預測與選擇機制改進引領蜂和跟隨蜂搜索策略，加強算法鄰域搜索。仿真實驗結果表明，算法的全域搜索性能增強，有效避免早熟收斂，提高了尋優精度。
(3)提出了一種基於二階振盪擾動的人工蜂群算法。該方法在雇傭蜂群覓食過程中，引入二階振盪擾動策略，通過異步變化學習機制，增強局部開採性能加強求解精度。仿真實驗結果表明，算法有效實現全域探索和局部開採的有效平衡，增強了搜索的適應性，該方法在點雲配准中的應用中也取得了較好的結果。
(1)提出了一種基於模式搜索趨化的布穀鳥搜索算法。該方法採用全域探測和模式移動交替的模式搜索趨化策略，利用自適應競爭機制動態選擇最優解數量，並結合優勢集搜索機制加強局部搜索，仿真實驗結果表明，其局部開採性能與尋優精度更具優勢。
(2)提出了一種基於全域偵察搜索的人工蜂群算法。該方法由偵察蜂大視域全域快速偵察，並引入預測與選擇機制改進引領蜂和跟隨蜂搜索策略，加強算法鄰域搜索。仿真實驗結果表明，算法的全域搜索性能增強，有效避免早熟收斂，提高了尋優精度。
(3)提出了一種基於二階振盪擾動的人工蜂群算法。該方法在雇傭蜂群覓食過程中，引入二階振盪擾動策略，通過異步變化學習機制，增強局部開採性能加強求解精度。仿真實驗結果表明，算法有效實現全域探索和局部開採的有效平衡，增強了搜索的適應性，該方法在點雲配准中的應用中也取得了較好的結果。
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