智能算法改进

小O的算法实验室

2024年ESWA SCI1区TOP：量子计算蜣螂算法QHDBO，深度解析+性能实测蜣螂优化算法是一种群体智能优化算法，具有较强的优化能力和快速收敛性，但容易在优化过程后期陷入局部最优解。本文提出了一种量子计算和多策略混合的蜣螂优化算法（QHDBO），QHDBO通过佳点集初始化种群，动态平衡机制，量子t分布变异策略增强DBO算法，可以避免算法陷入局部最优解。

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2023年CCF-C NCA：自适应麻雀搜索算法MASSA，深度解析+性能实测麻雀搜索算法（SSA）是一种受麻雀觅食策略启发的元启发式算法，尽管SSA性能竞争力强，但仍存在开发与探索不平衡，容易陷入局部最优的问题。本文提出改进自适应麻雀搜索算法（MASSA），其通过引入混沌反向学习技术增加种群多样性，并通过动态自适应权重来平衡算法的开发与探索能力。此外，自适应螺旋搜索策略进一步提升了MASSA的性能。

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【论文复现】基于维度狩猎学习的改进秃鹰搜索算法用于自动驾驶问题由于道路曲率穿透和参数不确定性带来的侧向偏差，自动驾驶车辆控制器面临提供准确、快速响应及小幅超调等性能挑战。本文提出了一种基于维度狩猎学习（DLH）机制改进秃鹰搜索算法（IBES）。此外，通过基于Hermite-Biehler定理的频率域界限，优化模型预测控制（MPC）的调整，以适应AV速度和道路曲率的变化。