【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益加劇,低成本、高產(chǎn)出是企業(yè)提高自身競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵所在,這就需要對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化�；旌先褐悄芩惴ǹ删C合不同算法的優(yōu)勢(shì),已解決了工程實(shí)踐中的大量?jī)?yōu)化問(wèn)題。因此,本文圍繞微粒群算法、蝙蝠算法、蟻群算法、混合群智能算法及其應(yīng)用展開(kāi)研究。首先,針對(duì)微粒群算法在搜索過(guò)程中無(wú)法真實(shí)地模擬微粒在自然界中復(fù)雜的生物行為活動(dòng),因此,考慮從能真實(shí)反映微粒間信息交互的作用力規(guī)則和動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)兩方面改進(jìn)微粒群算法,提出基于有向自組織結(jié)構(gòu)的兩階段微粒群算法。將所提算法與其他改進(jìn)微粒群算法進(jìn)行優(yōu)化性能對(duì)比測(cè)試,證實(shí)了所提算法的可行性。其次,針對(duì)蝙蝠算法速度、位置更新方式過(guò)于單一且在搜索過(guò)程中無(wú)法真實(shí)地模擬蝙蝠在自然界中具有的趨利避害本質(zhì),又由于蝙蝠算法與微粒群算法的相似性,因此,考慮將微粒群的改進(jìn)方法移植到蝙蝠算法中,即也從作用力規(guī)則和動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)兩方面對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),提出動(dòng)態(tài)拓?fù)湟饬︱鹚惴�。將所提算法與其他改進(jìn)蝙蝠算法進(jìn)行優(yōu)化性能對(duì)比測(cè)試,證實(shí)了所提算法的可行性。進(jìn)而,針對(duì)蟻群算法在搜索過(guò)程中過(guò)分依賴(lài)信息素進(jìn)行路徑選擇,這種單一的信息素更新機(jī)制在尋找全局最優(yōu)解方面有所欠缺且易使算法陷入局部最優(yōu),為了能真實(shí)地模擬蟻群社會(huì)相互協(xié)作的行為活動(dòng),提出一種多階段自適應(yīng)信息素機(jī)制蟻群優(yōu)化算法。利用旅行商問(wèn)題對(duì)所提算法性能進(jìn)行測(cè)試,證實(shí)了所提算法的可行性。最后,針對(duì)單種群智能算法因單一生物種群局限性會(huì)存在優(yōu)化和適用缺陷,綜合考慮微粒群算法、蝙蝠算法、蟻群算法的優(yōu)勢(shì),將以上改進(jìn)的3種算法進(jìn)行分階段混合,提出一種混合群智能算法。將混合群智能算法用于解決液壓矯直機(jī)PID控制優(yōu)化和液壓閥塊加工車(chē)間調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題中,并將優(yōu)化結(jié)果與具有代表性的微粒群算法、蝙蝠算法進(jìn)行對(duì)比,證實(shí)了所提算法的可行性。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TG333.23

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本文編號(hào)：2774570