在大數(shù)據(jù)與人工智能時代,計算機科學技術(shù)的迅猛發(fā)展徹底改變了人們傳統(tǒng)的生活方式。為了提供更好的用戶體驗,解決諸如多媒體分類、目標檢索、數(shù)據(jù)挖掘等工程實踐中的難題變得更加緊迫,此類問題通�？梢赞D(zhuǎn)化為高維、非線性的目標函數(shù)優(yōu)化問題,通過求取目標函數(shù)的最優(yōu)解來獲得最佳的解決方案。由于這些問題可能不可微且系統(tǒng)的實時性要求較高,使用傳統(tǒng)非線性優(yōu)化算法難以解決,因此,尋求更高效的優(yōu)化算法成為解決此類問題的關(guān)鍵。智能優(yōu)化算法的出現(xiàn)為這類問題提供了切實可行的解決方案,所以,對智能優(yōu)化算法的研究具有重要的理論價值和工程實踐意義。本文對智能優(yōu)化算法中的入侵性雜草優(yōu)化算法(Invasive Weed Optimization,IWO)進行深入研究,針對其在高維問題中容易陷入局部優(yōu)解的缺陷,應(yīng)用分形全局最優(yōu)構(gòu)建策略加以改進;針對IWO算法無法求解決策變量可變的優(yōu)化問題,提出一種融合粒子群算法的多維IWO算法;為了進一步提高多維IWO算法的收斂性,采用分形全局最優(yōu)構(gòu)建策略和向性生長策略對多維IWO算法加以修正。最后,將改進的多維IWO算法應(yīng)用于非線性函數(shù)優(yōu)化問題以及圖像分割問題。實驗結(jié)果表明,在非線性函數(shù)優(yōu)化問題中,改進后的IWO算法能更快的收斂至全局最優(yōu)解;在無監(jiān)督圖像分割問題中,改進后的多維IWO算法比多維粒子群算法的分割效果更好。
【學位單位】：西北大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP18
【部分圖文】：

因而下文將重點介紹 PSO 和 IWO 算法的研究現(xiàn)狀。圖 1 群體智能研究內(nèi)容框圖1.4.1 PSO 算法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀PSO 算法由于起源較早，因而相關(guān)的研究成果也較為豐富[26, 27]。在國內(nèi)，Gao 等人提出了一種選擇性通知粒子群算法(SelectiveInformParticleSwarmOptimisation，SIPSO)，該算法通過對密集連接的中心粒子區(qū)域進行全局信息共享，而對于稀疏連接的非中心粒子只跟隨當前周圍單個最優(yōu)粒子的方式，實現(xiàn)種群的選擇性信息共享，中心粒子保證種

Mahto 等人提出了一種將入侵雜草算法（IWO）和風驅(qū)動算法（WindDation，WDO）相結(jié)合混合優(yōu)化算法，用于均勻線性陣列天線和非線性環(huán)形零陷方向圖合成，仿真實驗結(jié)果表明該混合算法能夠在期望方向上形成更寬更小的旁瓣水平和更好的波束寬度及收斂速度[37]；Dastranj 等人提出了用 行超寬頻印刷天線設(shè)計的一般方法，實驗結(jié)果表明，IWO 算法非常適合于超及其他通信系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計[38]；Azizipour 等人采用 IWO 算法對水電站水庫進行優(yōu)化，結(jié)果表明無論是在單水庫系統(tǒng)還是多水庫系統(tǒng)中，IWO 算法比 GA 算法都更為有效[39]。 2 顯示的是從 2006 年至 2017 年間，Google 學術(shù)上能夠檢索到的與 IWO 算的文獻數(shù)量，結(jié)合之前的研究現(xiàn)狀分析不難看出，無論是在理論層面，還是，IWO 算法都獲得了相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者越來越多的關(guān)注[40, 41]。

21圖 4 MDIWO 算法流程圖小種子數(shù)minS ，種子正態(tài)擴散過程中，非線性調(diào)制指數(shù) pow。幾個主要參數(shù)的定的位置分量；速度分量；體最優(yōu)維度分量；；前維度 xda(h)下的第 j 個位置分量；
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本文編號：2873637