差分進(jìn)化算法（DE）是一種群智能優(yōu)化算法,因其搜索能力強(qiáng)、簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)一直是智能算法領(lǐng)域的研究熱點(diǎn).然而該算法也有對(duì)控制參數(shù)和變異策略非常敏感、局部搜索能力不足等缺點(diǎn),針對(duì)這些缺點(diǎn)出現(xiàn)了很多DE改進(jìn)算法,但很少有研究者能從收斂性的角度對(duì)DE算法進(jìn)行改進(jìn).所以,本文以該算法的相關(guān)收斂性理論結(jié)果為基礎(chǔ),對(duì)構(gòu)造能夠依概率收斂的DE改進(jìn)算法進(jìn)行了探討,所做的工作主要有如下三點(diǎn):1.對(duì)于最小優(yōu)化問(wèn)題min{f（x^?）,x^?∈ψ},為了研究DE算法是否依概率收斂到函數(shù)的ε-全局最優(yōu)集,首先在理論上嚴(yán)謹(jǐn)給出離散空間上DE算法步驟.其次,用嚴(yán)格的數(shù)學(xué)語(yǔ)言證明了由該算法產(chǎn)生的種群序列是有限時(shí)齊馬爾科夫（Markov）鏈,在證明過(guò)程中,本文首次明確了算法各步驟間的條件概率關(guān)系以及種群狀態(tài)的一步轉(zhuǎn)移概率.最后,證明了DE算法無(wú)法保證種群序列依概率收斂到函數(shù)的ε-全局最優(yōu)集.2.根據(jù)常用來(lái)幫助DE算法收斂的均勻抽樣策略和高斯抽樣策略存在的不足,提出一個(gè)新穎的能輔助算法收斂的多樣變異搜索策略.實(shí)驗(yàn)表明該方法使DE算法在低維復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題中具有很高的優(yōu)化性能,但在高維問(wèn)題中... 

【文章來(lái)源】：武漢理工大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

各算法在6個(gè)測(cè)試函數(shù)上的收斂曲線圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于探索—開發(fā)權(quán)衡的差分進(jìn)化算法改進(jìn)[D]. 李東.北京理工大學(xué) 2015



本文編號(hào)：2973698