發(fā)布時(shí)間：2023-02-27 08:22

　　很多現(xiàn)實(shí)問題都可以抽象成是復(fù)雜的大規(guī)模優(yōu)化問題。通常,優(yōu)化算法的性能會(huì)隨著搜索空間維度的增長(zhǎng)而迅速下降。為了有效地求解大規(guī)模優(yōu)化問題,研究學(xué)者提出了協(xié)同演化優(yōu)化算法,將大規(guī)模優(yōu)化問題分解成一系列小規(guī)模的子優(yōu)化問題后,再用啟發(fā)式算法進(jìn)行求解。但是,如果問題的搜索空間復(fù)雜,相關(guān)聯(lián)變量非常多、甚至變量是全相關(guān)聯(lián)的,那么分解后的子優(yōu)化問題仍舊可能是一個(gè)較為復(fù)雜的優(yōu)化問題。如果求解子優(yōu)化問題的啟發(fā)式算法性能不足,將會(huì)造成協(xié)同演化優(yōu)化算法的整體性能下降。針對(duì)以上問題,本文的研究工作是設(shè)計(jì)策略來提升協(xié)同演化優(yōu)化算法中,求解子優(yōu)化問題的啟發(fā)式算法的性能;提出了基于收斂速度控制器的協(xié)同演化優(yōu)化算法框架;并將提出的算法框架應(yīng)用于兩個(gè)現(xiàn)實(shí)大規(guī)模優(yōu)化問題的求解。主要工作如下:(1)根據(jù)收斂速度控制器已有的研究成果,以及求解現(xiàn)實(shí)優(yōu)化問題時(shí)計(jì)算資源有限的特點(diǎn),對(duì)收斂速度控制器的周期性檢測(cè)機(jī)制進(jìn)行改進(jìn)。將改進(jìn)后的收斂速度控制器應(yīng)用于協(xié)同演化優(yōu)化算法中,提升求解子優(yōu)化問題的啟發(fā)式算法的性能。在公開測(cè)試函數(shù)上的實(shí)驗(yàn)證明,收斂速度控制器能夠有效地?cái)U(kuò)展協(xié)同演化優(yōu)化算法的性能。(2)基于提出的算法框架,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于收斂速度...

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 續(xù)論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 協(xié)同演化優(yōu)化算法的發(fā)展
    1.3 本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 本章小節(jié)
第二章 基于收斂速度控制器的協(xié)同演化優(yōu)化算法
    2.1 相關(guān)研究工作
    2.2 問題模型以及難點(diǎn)介紹
    2.3 算法的整體框架
    2.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    2.5 本章小節(jié)
第三章 求解摳圖中大規(guī)模樣本優(yōu)化問題的協(xié)同演化差分進(jìn)化算法
    3.1 相關(guān)研究工作
    3.2 大規(guī)模的樣本優(yōu)化問題及復(fù)雜度分析
        3.2.1 大規(guī)模樣本優(yōu)化問題
        3.2.2 評(píng)估函數(shù)
        3.2.3 問題復(fù)雜度分析
    3.3 基于收斂速度控制器的協(xié)同演化差分進(jìn)化算法
    3.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    3.5 本章小節(jié)
第四章 求解耦合矩陣優(yōu)化問題的多階段協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化算法
    4.1 相關(guān)研究工作
    4.2 耦合矩陣優(yōu)化問題及復(fù)雜度分析
        4.2.1 耦合矩陣優(yōu)化問題
        4.2.2 耦合矩陣優(yōu)化問題的復(fù)雜度分析
    4.3 基于收斂速度控制器的多階段協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化算法
        4.3.1 多階段優(yōu)化策略
        4.3.2 基于收斂速度控制器的協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化算法
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號(hào)：3750999