社會(huì)經(jīng)濟(jì)科學(xué)的高速發(fā)展使人類的生活變得更為豐富多彩。在生活中,各領(lǐng)域里遇到的問題也逐漸變的復(fù)雜多樣化。傳統(tǒng)處理問題的方式已無力應(yīng)付現(xiàn)代化社會(huì)的一般需求,在工程科技相關(guān)領(lǐng)域尤是如此。對于難以求解的多維度復(fù)雜問題,人們對優(yōu)化技術(shù)的性能要求越來越高。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法如線性規(guī)劃,牛頓法等在解決各個(gè)領(lǐng)域中遇到的高維度、多峰值等問題時(shí)效果不盡如人意。群智能算法具有好的全局優(yōu)化性而逐步得到關(guān)注。本文主要介紹了群智能算法中的粒子群、果蠅、花授粉三種算法�；诖�,文章主要的改進(jìn)與創(chuàng)新內(nèi)容如下:1)針對粒子群算法設(shè)計(jì)一種協(xié)調(diào)的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)因子,使得初期迭代過程中盡量考慮自身記錄的最佳點(diǎn),在算法后期則快速向種群最佳點(diǎn)收斂。同時(shí)為克服早熟現(xiàn)象,以適應(yīng)度方差判斷種群多樣性降低時(shí),利用混沌映射的方式將該代個(gè)體更新進(jìn)行再次選擇并且以新的方式進(jìn)行優(yōu)化操作。2)針對果蠅算法只向最優(yōu)個(gè)體聚攏的算法局限性,增加了小波轉(zhuǎn)移的逃逸機(jī)制以保證迭代方向選擇的正確性。在種群多樣性較低時(shí)對群體進(jìn)行逆向小波轉(zhuǎn)移,指引種群從局部限制區(qū)域逃離,并向全局最優(yōu)解處收斂。3)通過加入精英個(gè)體以提高種群多樣性,并以一個(gè)線性遞減的牽引因子誘導(dǎo)精英個(gè)體從算法... 

【文章來源】：江西理工大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

簡易模擬優(yōu)化圖

圖 1.2 智能算法流程是群智能算法中研究最多應(yīng)用最為廣，離散型組合優(yōu)化問題蟻群算法則是粒子群改進(jìn)后也可以做離散問題，蟻占主要研究的少部分，算法自身模型能算法得到高效的應(yīng)用，涉獵于多個(gè)得到一定程度關(guān)注的有：螢火蟲算法算法[13]等等，這些算法研究不同生物良好的性能，但是算法研究求解的問易發(fā)生早熟現(xiàn)象，收斂于局部極值點(diǎn)，針對求解高維問題時(shí)出現(xiàn)的現(xiàn)象進(jìn)。由于計(jì)算機(jī)模擬維度空間不可能是可測量空間。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]多模函數(shù)優(yōu)化的改進(jìn)花朵授粉算法[J]. 郭慶,惠曉濱,張賈奎,李正欣.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(04)
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[3]結(jié)合質(zhì)心思想和柯西變異策略的粒子群優(yōu)化算法[J]. 呂立國,季偉東.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(05)
[4]基于引力搜索機(jī)制的花朵授粉算法[J]. 肖輝輝,萬常選,段艷明,譚黔林.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2017(04)
[5]基于逐層演化的群體智能算法優(yōu)化[J]. 張水平,王碧,陳陽.  工程科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[6]多種群隨機(jī)差分粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用[J]. 王皓,高立群,歐陽海濱.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[7]基于Contourlet域虛擬樹結(jié)構(gòu)和FOA-SVR的自適應(yīng)魯棒數(shù)字水印算法[J]. 魯榮波,陳留洋,丁雷,李建鋒,曾琳玲.  電子學(xué)報(bào). 2017(03)
[8]鑿巖機(jī)器人鉆臂定位控制交叉精英反向粒子群算法[J]. 黃開啟,陳榮華,丁問司.  控制理論與應(yīng)用. 2017(03)
[9]具有入侵雜草策略的花朵授粉算法[J]. 肖輝輝,段艷明.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2017(02)
[10]基于自適應(yīng)搜索的免疫粒子群算法[J]. 張超,李擎,王偉乾,陳鵬,馮毅南.  工程科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(01)

博士論文
[1]粒子群優(yōu)化算法及差分進(jìn)行算法研究[D]. 張慶科.山東大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3590321