最優(yōu)化問題廣泛存在于現(xiàn)代工程、經濟管理、控制科學、設計規(guī)劃領域,最優(yōu)化方法是近幾十年來發(fā)展迅猛的一個數(shù)學分支。隨著計算機科學和人工智能技術的發(fā)展和應用,最優(yōu)化理論和方法不斷得到普及和發(fā)展,已經成為科研人員和管理人員必備的知識。由于最優(yōu)化問題的復雜程度不斷加深,傳統(tǒng)優(yōu)化方法僅能求出優(yōu)化問題的局部極小點,并且求解的結果依賴初始條件,不再適用于求解一些高維度、多參數(shù)、大數(shù)據(jù)量的問題。因此,一些通過借鑒自然界中的優(yōu)化現(xiàn)象的智能優(yōu)化算法逐漸被提出。光線尋優(yōu)算法（Light Ray Optimization Algorithm,LRO）,是一種利用光的傳播規(guī)律進行尋優(yōu)的智能優(yōu)化算法,由哈爾濱工程大學沈繼紅教授于2007年提出,理論基礎為幾何光學中的費馬原理以及折射定律與反射定律。論文的主要工作內容有三個:第一,分析光線尋優(yōu)算法中搜索位置和方向的更新規(guī)則,提出算法在迭代過程中存在為了達到全反射條件浪費折射迭代步驟的問題,并根據(jù)問題引入Householder變換。通過對正交軸和非正交軸上對任一向量進行Householder變換的分析,給出n維歐氏空間中Householder變換的定義。推導出了應用Ho... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

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正交軸上的Householder變換由以上推導可知，Householder變換除了依賴對稱軸，還需求出與對稱軸正交的單

非正交軸上的Householder變換

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于自適應多種群策略的混合多目標優(yōu)化算法[J]. 付亞平,王洪峰,黃敏,王興偉.  系統(tǒng)工程學報. 2017(06)
[2]多策略自適應粒子群優(yōu)化算法[J]. 湯可宗,豐建文,李芳,楊靜宇.  南京理工大學學報. 2017(03)
[3]基于模擬退火與高斯擾動的煙花優(yōu)化算法[J]. 韓守飛,李席廣,拱長青.  計算機科學. 2017(05)
[4]煙花算法與布谷鳥算法求解優(yōu)化問題的對比分析研究[J]. 李航,韓祺.  沈陽師范大學學報(自然科學版). 2017(01)
[5]基于改進的自適應遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡[J]. 吳陳,王和杰.  電子設計工程. 2016(24)
[6]基于混合光線反射優(yōu)化算法的最近電壓穩(wěn)定臨界點求取方法[J]. 方斯頓,程浩忠,徐國棟,曾平良,姚良忠.  電力自動化設備. 2016(08)
[7]改進光學優(yōu)化算法及其在函數(shù)優(yōu)化中的應用[J]. 王金葉,馬良,劉勇.  計算機工程與應用. 2017(12)
[8]BP人工神經網絡算法的探究及其應用[J]. 李振,陳香香,楊文府.  數(shù)字技術與應用. 2016(02)
[9]煙花算法研究進展[J]. 譚營,鄭少秋.  智能系統(tǒng)學報. 2014(05)
[10]差分進化算法研究進展[J]. 汪慎文,丁立新,張文生,郭肇祿,謝承旺.  武漢大學學報(理學版). 2014(04)

博士論文
[1]變分法在數(shù)學物理問題中的應用[D]. 董成偉.清華大學 2013
[2]光線尋優(yōu)算法的研究及改進[D]. 李加蓮.哈爾濱工程大學 2012
[3]基于光學原理的最優(yōu)化方法研究[D]. 李焱.哈爾濱工程大學 2011
[4]19世紀以前的變分法[D]. 賈小勇.西北大學 2008
[5]粒子群優(yōu)化算法試驗研究及擴展[D]. 余炳輝.華中科技大學 2007

碩士論文
[1]基于多目標優(yōu)化的粒子群算法研究及其應用[D]. 李艷麗.西南交通大學 2014
[2]光線尋優(yōu)算法的尋優(yōu)機理研究[D]. 王春麗.哈爾濱工程大學 2014



本文編號：3591659