隨著社會生產力與計算機發(fā)展水平的提高,越來越多復雜的多目標優(yōu)化問題出現,利用傳統(tǒng)的優(yōu)化算法處理這些多目標優(yōu)化問題時往往達不到令人滿意的效果。一種新的智能算法—和聲搜索算法,因為其思想邏輯簡單,控制參數少,全局搜索能力強等優(yōu)點而被廣泛應用于工程領域的優(yōu)化問題中。大量研究結果表明:和聲搜索算法相比傳統(tǒng)的數學優(yōu)化方法以及一些傳統(tǒng)的智能優(yōu)化算法具有更好的應用效果。傳統(tǒng)的和聲搜索算法存在一些缺陷:參數設置欠缺靈活性而導致算法容易陷入局部最優(yōu),收斂速度慢,因此和聲搜索算法的性能還有待改善。本文重點從和聲搜索算法性能的改善以及分布式驅動電動汽車（Distributed Drive Electric Vehicles,DDEV）側向穩(wěn)定性控制中的優(yōu)化問題展開研究。研究內容可以概括如下:本文提出了一種參數自適應多目標和聲搜索（Parameter Adaptive Multi-objective Harmony Search,PSAMOHS）算法。PSAMOHS算法結合混沌思想,將混沌映射用于控制參數音調微調概率的自適應調整;同時根據和聲記憶庫中解多樣性的信息和迭代次數的變化分別動態(tài)調整控制參數和聲記憶庫... 

【文章來源】：湖南大學湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

衛(wèi)星熱管示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種自適應全局和聲搜索算法[J]. 翟軍昌,高立群,歐陽海濱,孔祥勇.  控制與決策. 2015(11)
[2]基于云和聲搜索的綜合運輸網絡設計和貨流分配優(yōu)化[J]. 劉星材,何世偉,孫楊,黎浩東,景云.  吉林大學學報(工學版). 2016(01)
[3]自適應改進和聲模式搜索算法[J]. 曲良東,何登旭,黃勇.  小型微型計算機系統(tǒng). 2014(01)
[4]改進和聲搜索算法優(yōu)化LSSVM的腦CT圖像分類[J]. 郭正紅,趙丙辰.  計算機工程與應用. 2013(22)
[5]學習型和聲搜索算法及其在0-1背包問題中的應用[J]. 李若平,歐陽海濱,高立群,鄒德旋.  控制與決策. 2013(02)
[6]基于鄰域粗糙集與量子遺傳算法的人臉表情特征選擇方法[J]. 馮林,李聰,沈莉.  合肥工業(yè)大學學報(自然科學版). 2013(01)
[7]基于人工魚群算法的無線傳感器網絡覆蓋優(yōu)化[J]. 黃瑜岳,李克清.  計算機應用研究. 2013(02)
[8]電動汽車發(fā)展前景與關鍵因素分析[J]. 郭春林,甄子健,武力,肖湘寧.  汽車工程. 2012(09)
[9]改進的多目標和聲搜索算法[J]. 喬英,高岳林,江巧永.  計算機工程. 2012(18)
[10]一種新穎的改進自適應和聲算法[J]. 何宗耀,郝偉.  計算機應用與軟件. 2012(09)

博士論文
[1]多目標動態(tài)差分進化算法及其應用研究[D]. 吳亮紅.湖南大學 2011



本文編號：3355594