發(fā)布時間：2021-08-13 09:30

　　在實(shí)際問題和科學(xué)計(jì)算中,許多模型中都會含有多個參數(shù),這些參數(shù)值的選取會大大影響模型的計(jì)算量,有時會將多個模型迭代使用,這樣最終的計(jì)算量會更多。在智能優(yōu)化算法中,參數(shù)值的選取也會直接影響算法的計(jì)算量,由于算法本身的隨機(jī)性,算法的計(jì)算量也是不確定的,那么對于找出計(jì)算量的最小值這一問題就是一個隨機(jī)優(yōu)化問題。所以為了減少計(jì)算量,對于參數(shù)值的選取就尤為重要,也具有應(yīng)用價值和實(shí)際價值。本文就以粒子群算法中的參數(shù)為例,對參數(shù)值的選取進(jìn)行方法探討。隨機(jī)優(yōu)化問題也是一個隨機(jī)搜索的過程,本文將通過隨機(jī)變量的特性和隨機(jī)規(guī)劃中的期望值模型兩個方面來對粒子群算法中參數(shù)的優(yōu)化進(jìn)行方法探討。主要的研究工作如下:1、由于參數(shù)的取值范圍較大,首先就要考慮縮小搜索的范圍,通過在禁忌表和希望表進(jìn)行分散化搜索尋找到最有希望區(qū)域,然后對最有希望區(qū)域進(jìn)行集中化搜索,從而確定最優(yōu)的研究范圍。2、針對隨機(jī)變量的特性,需要對參數(shù)所對應(yīng)的的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解,但是目標(biāo)函數(shù)的解析式又不易寫出,那么就先利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中具有對隨機(jī)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的方差分析法來判斷參數(shù)的影響程度,然后再利用二次逼近求出目標(biāo)函數(shù)的近似最小值,為了解決這一問題提出了帶... 

【文章來源】：長安大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

的測試函數(shù)圖像可以看出，該函數(shù)有很多局部極大值點(diǎn)，而極限位置為(0,0)，在(0,0)附近取得最大值，最大值約為1.0054

進(jìn)行了優(yōu)化，結(jié)果為1c 2.079，接下來再對參數(shù)2c 優(yōu)化，初固定 w 1.3，表 3-4 是對應(yīng)的計(jì)算量。表 3-4 當(dāng) , 時,不同參數(shù)2c 取值的計(jì)算量迭代次數(shù)（子樣） 233 245 209 237 241 220 225 204 219 204 183 194 172 177 188 185 183 201 204 207 207 214 209 224 211 圖 3.1 參數(shù)1c 對應(yīng)的函數(shù)圖像

數(shù)值取Tx (2.1049, 2.8007,1.05)時，為了比較進(jìn)化300代和500代的收斂性，如圖4.4，圖4.5給出了粒子群智能優(yōu)化算法優(yōu)化粒子群參數(shù)的進(jìn)化過程。圖 4.4 粒子群參數(shù)優(yōu)化的進(jìn)化過程（300 代）

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3340178