本文關(guān)鍵詞：一種求解約束優(yōu)化問題的自適應(yīng)人工蜂群算法

  更多相關(guān)文章： 人工蜂群 多目標(biāo)優(yōu)化 可行規(guī)則 差分進(jìn)化算法 自適應(yīng)修改率

【摘要】：人工蜂群算法是一種簡(jiǎn)單高效的群體智能算法，該算法已經(jīng)應(yīng)用求解大量的優(yōu)化問題，例如：整數(shù)規(guī)劃、多目標(biāo)規(guī)劃、圖像處理、組合優(yōu)化、數(shù)值函數(shù)優(yōu)化。本文將使用人工蜂群算法來求解約束優(yōu)化問題。 本文提出了一種基于可行規(guī)則和多目標(biāo)優(yōu)化的自適應(yīng)人工蜂群算法求解約束優(yōu)化問題。在雇傭蜂群階段，算法將可行規(guī)則作為更新每個(gè)種群的全局搜索引擎。在跟隨蜂階段，，算法以多目標(biāo)優(yōu)化為基礎(chǔ)探索新的搜索空間�？尚幸�(guī)則簡(jiǎn)單靈活，可以與任何形式的選擇機(jī)制相結(jié)合。而多目標(biāo)優(yōu)化的主要思想是將約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)變?yōu)闊o約束多目標(biāo)優(yōu)化問題，從而維持良好的不可行解，避免陷入局部最優(yōu)。因此，本文算法結(jié)合以上兩種約束處理方法。此外，受差分進(jìn)化算法啟發(fā)，本文也提出了兩個(gè)新的搜索機(jī)制以增強(qiáng)搜索能力和維持種群的多樣性。為了加快算法的收斂速度，本文還使用了自適應(yīng)修改率策略，使算法自適應(yīng)調(diào)節(jié)參數(shù)。該方法可以根據(jù)成功更新的概率來改變參數(shù)的值,并引導(dǎo)它們產(chǎn)生下一代修改率。為了驗(yàn)證算法的有效性和高效性，我們從CEC2006的約束優(yōu)化比賽中選取24個(gè)著名的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)驗(yàn)證算法性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法獲得的解質(zhì)量比當(dāng)前最優(yōu)秀的算法更好，至少與其效果相當(dāng)。
【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP18

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 介婧,曾建潮;基于思維進(jìn)化計(jì)算求解約束優(yōu)化問題的新算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2003年04期

2 李相勇;田澎;孔民;;解約束優(yōu)化問題的新粒子群算法[J];系統(tǒng)管理學(xué)報(bào);2007年02期

3 石曉明;柴玉梅;;基于合作仲裁求解分布式約束優(yōu)化問題的研究[J];微計(jì)算機(jī)信息;2008年36期

4 張書花;李艷龍;李磊;景孟旗;;求解線性等式約束優(yōu)化問題的移動(dòng)漸近線法[J];電子測(cè)試;2013年20期

5 樊重俊，韓崇昭，胡保生，王潔;一類約束優(yōu)化問題的改進(jìn)遺傳算法[J];控制與決策;1996年05期

6 顧宏杰;許力;;利用帶感知能力的粒子群算法求解約束優(yōu)化問題[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2011年01期

7 郭鵬;宋福慶;;求解約束優(yōu)化問題的新方法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2011年24期

8 彭宏,馮正柱,楊立洪;解約束優(yōu)化問題的進(jìn)化策略與混合進(jìn)化策略的比較[J];數(shù)值計(jì)算與計(jì)算機(jī)應(yīng)用;1998年01期

9 楊艷;周永權(quán);羅林;袁冠遠(yuǎn);;人工螢火蟲群優(yōu)化算法求解約束優(yōu)化問題[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2014年01期

10 董紅斌;黃厚寬;何軍;侯薇;;一種求解約束優(yōu)化問題的演化規(guī)劃算法[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2006年05期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 賀春華;張湘?zhèn)?呂文閣;謝慶華;;基于競(jìng)選算法的非線性約束優(yōu)化問題實(shí)現(xiàn)[A];數(shù)學(xué)·力學(xué)·物理學(xué)·高新技術(shù)交叉研究進(jìn)展——2010（13）卷[C];2010年

2 趙志剛;韋兆文;;基于粒子群算法求解約束優(yōu)化問題[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展——全國(guó)第17屆計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];2006年

3 周巖;濮定國(guó);;解非線性不等式約束優(yōu)化問題的序列線形方程法[A];中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)第十屆學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2010年

4 孫超利;曾建潮;潘正祥;;一種新的約束優(yōu)化問題初始解的產(chǎn)生方法[A];2009中國(guó)控制與決策會(huì)議論文集（2）[C];2009年

5 金豪;朱德通;;雙邊校正約Hessian陣過濾仿射內(nèi)點(diǎn)法解非負(fù)約束非線性等式約束優(yōu)化問題[A];中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)第十屆學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2010年

6 鄧長(zhǎng)壽;趙秉巖;;采用不可行解驅(qū)動(dòng)的DE進(jìn)化算法求解難約束優(yōu)化問題[A];2011年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（第一分冊(cè)）[C];2011年

7 李田;王永麗;賀國(guó)平;;一個(gè)新的求解不等式約束優(yōu)化問題的無嚴(yán)格互補(bǔ)松弛條件的序列線性方程組算法[A];中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)第七屆學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集（下卷）[C];2004年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 劉水霞;互補(bǔ)約束優(yōu)化問題若干算法研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2009年

2 萬中;平衡約束優(yōu)化問題的理論與算法研究[D];湖南大學(xué);2001年

3 胡一波;求解約束優(yōu)化問題的幾種智能算法[D];西安電子科技大學(xué);2009年

4 時(shí)貞軍;約束優(yōu)化問題的參數(shù)控制算法研究[D];大連理工大學(xué);2002年

5 王祝君;非線性優(yōu)化問題的過濾線搜索方法[D];上海師范大學(xué);2010年

6 孫祥凱;約束優(yōu)化問題的若干對(duì)偶以及微分性研究[D];重慶大學(xué);2012年

7 姜永;二階錐均衡約束的優(yōu)化問題[D];大連理工大學(xué);2011年

8 劉玉珍;基于進(jìn)化計(jì)算的單目標(biāo)優(yōu)化問題研究[D];湘潭大學(xué);2012年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 楊亞飛;約束優(yōu)化問題的粒子群算法方法[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);2012年

2 李_g;非線性約束優(yōu)化問題的自適應(yīng)三次正則化方法[D];大連理工大學(xué);2013年

3 胡一波;解決約束優(yōu)化問題的兩種新的進(jìn)化算法[D];西安電子科技大學(xué);2006年

4 黃圣杰;求解約束優(yōu)化問題的粒子群算法研究[D];南京信息工程大學(xué);2008年

5 殷子然;機(jī)會(huì)約束優(yōu)化問題的一個(gè)光滑函數(shù)方法[D];大連理工大學(xué);2012年

6 孫強(qiáng);一個(gè)新的非線性約束優(yōu)化問題的無導(dǎo)數(shù)算法[D];上海大學(xué);2013年

7 張序萍;約束優(yōu)化問題的若干算法研究[D];山東科技大學(xué);2005年

8 葛淑芹;隨機(jī)均衡約束優(yōu)化問題的約束研究[D];山東理工大學(xué);2011年

9 姚雪飛;約束優(yōu)化進(jìn)化計(jì)算[D];廣東工業(yè)大學(xué);2011年

10 劉慧;改進(jìn)的進(jìn)化算法用于求解約束優(yōu)化問題[D];中南大學(xué);2008年

本文編號(hào)：1270156