群體智能算法是解決復(fù)雜優(yōu)化問題的一種重要方式。該方法主要通過模擬自然界中的某些生物行為,在可行解空間通過逐步迭代的方式得出待優(yōu)化問題的結(jié)果。相比梯度下降等傳統(tǒng)優(yōu)化算法,群體智能優(yōu)化算法具有較強的魯棒性,在實際應(yīng)用中也十分容易實現(xiàn)。群體智能算法為解決復(fù)雜的參數(shù)優(yōu)化問題提供了新的思路,受到了相關(guān)學(xué)者的廣泛關(guān)注并成功解決了許多優(yōu)化難題。果蠅優(yōu)化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)是近年來提出的一種新型群體智能算法,有著計算量低,收斂速度快,流程簡單的特點。目前果蠅優(yōu)化算法已經(jīng)在科研和生產(chǎn)領(lǐng)域中得到了較為廣泛的應(yīng)用,然而在實際算法應(yīng)用中FOA也存在著容易陷入局部最優(yōu),不能完整遍歷可行域,搜索方式不靈活等問題,這些缺陷限制了FOA的應(yīng)用范圍,成為FOA算法研究中亟待解決的問題。本文通過研究FOA算法的尋優(yōu)過程,針對FOA的缺陷提出了一種引入牽引機制的果蠅優(yōu)化算法(Traction Fruit Fly Optimization Algorithm,TFOA),并對TFOA分別在離散和連續(xù)兩種環(huán)境下進行了尋優(yōu)能力測試,以驗證算法的優(yōu)化能力。同時,利用果蠅優(yōu)化算法計算量低,尋優(yōu)速度快的特點將改進之后的果蠅優(yōu)化算法應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位問題的研究,拓展了果蠅優(yōu)化算法在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的應(yīng)用范圍。實驗證明,相比傳統(tǒng)定位算法,結(jié)合TFOA的定位算法定位精度更高,抗測距誤差能力更強,相比粒子群算法和遺傳算法,本文的定位算法收斂速度較快,定位效果更好。本文研究的主要內(nèi)容總結(jié)如下。(1)從理論上證明了果蠅優(yōu)化算法的缺陷并對算法的收斂性進行了詳細的數(shù)學(xué)分析。針對FOA的缺陷在原始算法的基礎(chǔ)上引入了牽引機制和新的搜索半徑計算方式,解決了原有算法不能遍歷實數(shù)域、容易陷入局部最優(yōu)的問題。(2)為了驗證算法改進之后的性能,首先將本文算法與四種改進的果蠅優(yōu)化算法對12個標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)進行極值求解以驗證算法在連續(xù)環(huán)境下的尋優(yōu)能力,然后通過對Web服務(wù)組合問題進行優(yōu)化,進一步驗證TFOA在離散環(huán)境下的有效性。(3)使用TFOA對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的節(jié)點定位問題進行研究。通過將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位問題轉(zhuǎn)化為算法約束優(yōu)化問題后,使用TFOA結(jié)合質(zhì)心定位算法和最優(yōu)解震蕩策略對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進行定位,并在仿真環(huán)境下和傳統(tǒng)基于測距的節(jié)點定位算法,粒子群算法以及遺傳算法進行了對比實驗,以驗證本文算法的定位效果。
【學(xué)位單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP18
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
第二章 果蠅優(yōu)化算法的研究
    2.1 群體智能算法綜述
    2.2 果蠅優(yōu)化算法
        2.2.1 算法原理與實現(xiàn)
        2.2.2 算法的理論分析
    2.3 果蠅優(yōu)化算法與其他智能算法的比較
    2.4 果蠅優(yōu)化算法的改進方向
        2.4.1 參數(shù)改進
        2.4.2 尋優(yōu)策略改進
    2.5 本章小結(jié)
第三章 引入牽引機制的果蠅優(yōu)化算法
    3.1 牽引種群產(chǎn)生算法
    3.2 動態(tài)搜索半徑
    3.3 TFOA算法流程
    3.4 TFOA算法時間復(fù)雜度分析
    3.5 實驗與分析
        3.5.1 TFOA在連續(xù)環(huán)境下的尋優(yōu)性能測試
        3.5.2 TFOA在離散環(huán)境下的尋優(yōu)性能測試
        3.5.3 實驗結(jié)果分析總結(jié)
    3.6 本章小結(jié)
第四章 TFOA在WSN節(jié)點定位中的應(yīng)用研究
    4.1 WSN節(jié)點定位方法綜述
        4.1.1 基于測距的定位算法
        4.1.2 基于非測距的定位算法
        4.1.3 新型智能定位算法
    4.2 算法建模
    4.3 TFOA算法求解WSN節(jié)點定位問題步驟
    4.4 實驗設(shè)計與結(jié)果分析
        4.4.1 實驗環(huán)境及參數(shù)設(shè)置
        4.4.2 實驗結(jié)果及分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 未來展望
參考文獻
附錄A: 圖索引
Appendix A: Figure Index
附錄B: 表索引
Appendix B: Table Index
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果

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本文編號：2874829