蟻群優(yōu)化算法是一種基于螞蟻覓食行為而設(shè)計(jì)的元啟發(fā)式優(yōu)化算法,在旅行商問題、二次分配問題和車間任務(wù)調(diào)度問題等經(jīng)典的離散組合優(yōu)化問題中得到應(yīng)用。在優(yōu)化領(lǐng)域,許多問題的變量往往都是連續(xù)的,因此,將離散的蟻群算法擴(kuò)充到連續(xù)域就是一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。本文主要針對(duì)連續(xù)域蟻群算法進(jìn)行研究和改進(jìn),并取得了以下結(jié)果:針對(duì)單一改進(jìn)方法效果有限的問題,提出了一種動(dòng)態(tài)劃分的混合連續(xù)域蟻群優(yōu)化算法（DPHACO）。該算法將解劃分為優(yōu)解和劣解兩部分,并在迭代過程中動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)解和劣解的數(shù)目。對(duì)于優(yōu)解,利用局部搜索策略進(jìn)行預(yù)處理,這樣能提高算法的收斂精度。對(duì)于劣解,則利用隨機(jī)搜索策略進(jìn)行預(yù)處理,這樣能擴(kuò)大搜索范圍,增加解的多樣性,增強(qiáng)搜索能力。通過標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)對(duì)所提算法進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明改進(jìn)策略能夠有效地改善解的質(zhì)量。針對(duì)連續(xù)域蟻群優(yōu)化算法（ACO_R）中個(gè)體信息利用率低的問題,提出了一種基于信息交流策略的連續(xù)域蟻群優(yōu)化算法（ICACO）。ICACO算法在對(duì)解的更新過程中選取一部分解,利用信息交流策略進(jìn)行處理得到候選解,并采用貪婪方式接受能夠改善解的質(zhì)量的候選解。通過標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)對(duì)所提算法進(jìn)行測(cè)試,實(shí)...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 課題的發(fā)展概況
        1.2.1 蟻群算法的研究進(jìn)展
        1.2.2 連續(xù)域蟻群算法的研究進(jìn)展
        1.2.3 群體智能算法在電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中的研究進(jìn)展
    1.3 論文的主要工作和章節(jié)安排
第二章 蟻群優(yōu)化算法
    2.1 基本蟻群算法
        2.1.1 離散組合優(yōu)化問題
        2.1.2 ACO元啟發(fā)式算法
    2.2 ACO算法模型
        2.2.1 基本蟻群算法
        2.2.2 基本蟻群算法步驟
        2.2.3 基本蟻群算法流程圖
    2.3 基本連續(xù)域蟻群算法
        2.3.1 基本連續(xù)域蟻群算法思想
        2.3.2 基本連續(xù)域蟻群算法
        2.3.3 基本連續(xù)域蟻群算法流程圖
        2.3.4 基本連續(xù)域蟻群算法的缺陷
    2.4 本章小結(jié)
第三章 一種動(dòng)態(tài)劃分的混合連續(xù)域蟻群優(yōu)化算法
    3.1 引言
    3.2 解的預(yù)處理和動(dòng)態(tài)劃分
    3.3 局部搜索策略
    3.4 隨機(jī)搜索策略
    3.5 算法收斂性分析
    3.6 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.6.1 不同策略對(duì)算法整體尋優(yōu)的貢獻(xiàn)
        3.6.2 與其他蟻群算法的對(duì)比
        3.6.3 與其他優(yōu)化算法的對(duì)比
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于信息交流策略的連續(xù)域蟻群優(yōu)化算法
    4.1 引言
    4.2 信息交流策略
    4.3 ICACO算法流程
    4.4 ICACO算法性能分析
    4.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        4.5.1 測(cè)試函數(shù)和實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        4.5.3 參數(shù)r的分析
        4.5.4 算法性能分析
        4.5.5 ICACO算法與DPHACO算法比較
    4.6 本章小結(jié)
第五章 改進(jìn)的蟻群優(yōu)化算法求解電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度
    5.1 電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度描述
    5.2 傳統(tǒng)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度
        5.2.1 傳統(tǒng)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型
        5.2.2 傳統(tǒng)電力經(jīng)濟(jì)調(diào)度約束處理
        5.2.3 算法步驟
        5.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.3 含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度
        5.3.1 含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型
        5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 論文存在的問題以及未來工作的展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄：作者在讀期間的研究成果



本文編號(hào)：4022666