【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,市場競爭日益加劇,低成本、高產(chǎn)出是企業(yè)提高自身競爭力的關(guān)鍵所在,這就需要對實際生產(chǎn)中的各個環(huán)節(jié)進行優(yōu)化�；旌先褐悄芩惴ǹ删C合不同算法的優(yōu)勢,已解決了工程實踐中的大量優(yōu)化問題。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)用展開研究。首先,針對微粒群算法在搜索過程中無法真實地模擬微粒在自然界中復(fù)雜的生物行為活動,因此,考慮從能真實反映微粒間信息交互的作用力規(guī)則和動態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)兩方面改進微粒群算法,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微粒群算法進行優(yōu)化性能對比測試,證實了所提算法的可行性。其次,針對蝙蝠算法速度、位置更新方式過于單一且在搜索過程中無法真實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方法移植到蝙蝠算法中,即也從作用力規(guī)則和動態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)兩方面對其進行改進,提出動態(tài)拓撲引斥力蝙蝠算法。將所提算法與其他改進蝙蝠算法進行優(yōu)化性能對比測試,證實了所提算法的可行性。進而,針對蟻群算法在搜索過程中過分依賴信息素進行路徑選擇,這種單一的信息素更新機制在尋找全局最優(yōu)解方面有所欠缺且易使算法陷入局部最優(yōu),為了能真實地模擬蟻群社會相互協(xié)作的行為活動,提出一種多階段自適應(yīng)信息素機制蟻群優(yōu)化算法。利用旅行商問題對所提算法性能進行測試,證實了所提算法的可行性。最后,針對單種群智能算法因單一生物種群局限性會存在優(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,將以上改進的3種算法進行分階段混合,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PID控制優(yōu)化和液壓閥塊加工車間調(diào)度優(yōu)化問題中,并將優(yōu)化結(jié)果與具有代表性的微粒群算法、蝙蝠算法進行對比,證實了所提算法的可行性。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP18;TG333.23

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