智能體技術(shù)是人工智能領(lǐng)域里的核心技術(shù),近年來,粒子群算法(PSO)、蟻群算法(ACO)、免疫優(yōu)化、差分進(jìn)化算法(DE)等具有智能體思想的群智能優(yōu)化算法被廣泛用于各種科學(xué)和工程優(yōu)化問題。 本文著重研究了一種新興的低參數(shù)的具有社交網(wǎng)絡(luò)特征的智能體協(xié)作優(yōu)化算法,整個(gè)算法過程通過智能體的搜索迭代,實(shí)現(xiàn)群智能優(yōu)化。本文提出信任度、鄰域和社區(qū)領(lǐng)袖等概念,反映智能體之間、智能體和環(huán)境之間的關(guān)系親密度。整個(gè)算法分為兩個(gè)部分：第一部分基于智能體的思想設(shè)計(jì)了自增強(qiáng)策略、競爭策略和合作策略三個(gè)進(jìn)化運(yùn)算算子,用來實(shí)時(shí)引導(dǎo)智能體每一代的進(jìn)化方向,保證種群的穩(wěn)定性和多樣性；第二部分借鑒社交網(wǎng)絡(luò)中結(jié)點(diǎn)信息動態(tài)變化的特點(diǎn),設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)袖識別算子,在每一次迭代后分析智能體種群的動態(tài)鄰域更新,維護(hù)智能體的進(jìn)化環(huán)境信息。社交網(wǎng)絡(luò)思想結(jié)合智能體的協(xié)作特征設(shè)計(jì)進(jìn)化算法是本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn),對社交網(wǎng)絡(luò)與智能體的跨領(lǐng)域研究做出初步貢獻(xiàn)。本文中通過仿真實(shí)驗(yàn)分析了具有社交網(wǎng)絡(luò)特征的智能體協(xié)作優(yōu)化算法的性能,與粒子群算法和人工蜂群算法對比分析后發(fā)現(xiàn),具有社交網(wǎng)絡(luò)特征的智能體協(xié)作優(yōu)化算法在搜索精確度和收斂速度方面,均表現(xiàn)出更卓越的性能。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2013
【中圖分類】：TP18
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1. 智能體理論的發(fā)展史
        1.1.1. 機(jī)器學(xué)習(xí)理論
        1.1.2. 人工智能理論
        1.1.3. 智能體理論
    1.2. 本文研究內(nèi)容
    1.3. 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 群智能體技術(shù)
    2.1. 智能體簡介
        2.1.1. 智能體的概念
        2.1.2. 智能體的特征
    2.2. 智能體的學(xué)習(xí)能力
        2.2.1. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的適用性分析
        2.2.2. 學(xué)習(xí)型智能體
    2.3. 多智能體系統(tǒng)
    2.4. 本章小結(jié)
第三章 群智能協(xié)作進(jìn)化算法
    3.1. 進(jìn)化算法簡介
    3.2. 經(jīng)典遺傳算法設(shè)計(jì)思想
    3.3. 多智能體系統(tǒng)在進(jìn)化算法中的應(yīng)用
        3.3.1. 智能體模型
        3.3.2. 適應(yīng)度函數(shù)
        3.3.3. 信任度
        3.3.4. 鄰域
    3.4. 基于智能體的協(xié)作優(yōu)化算法
        3.4.1. 智能體實(shí)例化
        3.4.2. 智能體鄰域設(shè)計(jì)
        3.4.3. 初始化和變量定義
        3.4.4. 自增強(qiáng)策略
        3.4.5. 競爭策略
        3.4.6. 合作策略
        3.4.7. 鄰域更新策略
        3.4.8. 基于智能體協(xié)作優(yōu)化算法流程
        3.4.9. 算法復(fù)雜度分析
    3.5. 本章小結(jié)
第四章 群智能社交網(wǎng)絡(luò)特性進(jìn)化算法
    4.1. 社交網(wǎng)絡(luò)問題研究方向
    4.2. 社交網(wǎng)絡(luò)動態(tài)特征與智能體進(jìn)化思想的統(tǒng)一
    4.3. 基于社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)袖識別特性的優(yōu)化算法
        4.3.1. 智能體鄰域的處理
        4.3.2. 鄰域影響度矩陣
        4.3.3. 鄰域領(lǐng)袖識別
        4.3.4. 算法復(fù)雜度分析
    4.4. 本章小結(jié)
第五章 算法仿真結(jié)果分析
    5.1. 仿真環(huán)境和指標(biāo)
    5.2. 測試函數(shù)庫
    5.3. 仿真結(jié)果數(shù)據(jù)分析
    5.4. ACoA、PSO、ABC的進(jìn)化效果比較
    5.5. 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1. 本文取得的主要成果
    6.2. 下一步的工作
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2868712