【摘要】：隨著社會信息化的不斷推進(jìn),對于復(fù)雜優(yōu)化問題的求解,傳統(tǒng)的解決方法已經(jīng)很難達(dá)到理想的效果。群智能優(yōu)化是近幾年能比較好地解決優(yōu)化問題的一種元啟發(fā)式優(yōu)化方法,是人們受大自然中生物演化、覓食或交流的啟發(fā)而抽象設(shè)計出的一類優(yōu)化算法。本文所研究的螢火蟲算法是簡化模擬螢火蟲之間依靠發(fā)光進(jìn)行求偶或信息交流的行為而得到的一種新穎的群智能優(yōu)化算法。其具有易理解、可調(diào)參數(shù)少、較高的尋優(yōu)精度和收斂速度等優(yōu)點(diǎn),特別適合解決連續(xù)和離散優(yōu)化問題,但是算法本身還存在一些缺陷,如對初始種群的分布依賴性較高、在尋優(yōu)過程中容易陷入局部最優(yōu)、在迭代前期收斂速度較慢、面對復(fù)雜問題在迭代后期圍繞極值點(diǎn)反復(fù)震蕩的問題等。本文分析了原始螢火蟲算法的基本原理和算法流程,針對其存在的不足提出了一種改進(jìn)的算法——基于輪盤賭策略的混沌螢火蟲算法(CRSFA)。本文從初始化種群、位置更新公式和尋優(yōu)過程三個方面對原始螢火蟲算法進(jìn)行改進(jìn)。(1)針對隨機(jī)方法構(gòu)造初始種群不均勻的問題,采用改進(jìn)的佳點(diǎn)集方法進(jìn)行種群初始化,使得種群均勻分布在搜索空間中,同時提高了算法的收斂速度;(2)針對螢火蟲算法在迭代后期圍繞極值點(diǎn)反復(fù)震蕩的問題,將自適應(yīng)慣性權(quán)重引入到原位置更新公式中,有效地抑制了震蕩問題的發(fā)生,同時提高了算法的收斂速度和求解精度,更好地平衡了全局搜索能力和局部搜索能力;(3)針對尋優(yōu)過程中算法易陷入局部最優(yōu)的問題,提出一種引入輪盤賭策略和混沌思想的螢火蟲算法。首先在原有輪盤賭算法的框架下,按照其亮度從高到低進(jìn)行排序,將前N K的個體選擇出來作為精英群體;其次去除輪盤賭算法重復(fù)選擇的個體,利用帶高斯擾動的混沌序列重新生成相同數(shù)量的新個體,形成改進(jìn)群體;最后合并精英群體和改進(jìn)群體形成適應(yīng)度較好的螢火蟲種群,并進(jìn)行位置更新,從而增加了種群多樣性,避免了陷入局部最優(yōu),提高了全局搜索能力。本文選用了具有代表性的低維、高維、單峰、多峰的十五個測試函數(shù),分別對粒子群優(yōu)化算法PSO、原始螢火蟲算法FA、Wang Bin等人提出的基于光強(qiáng)系數(shù)修正的螢火蟲算法LFA和本文提出的基于輪盤賭策略的混沌螢火蟲算法CRSFA進(jìn)行仿真實驗。結(jié)果表明,CRSFA能有效地改善在迭代后期圍繞極值點(diǎn)反復(fù)震蕩的問題、避免了早熟收斂,提高了算法的求解精度和收斂速度,較好地平衡了全局搜索能力和局部搜索能力。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2613430