群體智能算法作為元啟發(fā)式優(yōu)化算法的一個(gè)重要分支,以其獨(dú)特的自適應(yīng)性而生生不息。它能夠被用來(lái)解決傳統(tǒng)優(yōu)化算法如梯度下降法等無(wú)法解決的優(yōu)化問題,受到了各個(gè)領(lǐng)域?qū)W者的青睞。粒子群算法是上世紀(jì)九十年代年提出的一種智能優(yōu)化算法,它具有參數(shù)少、邏輯簡(jiǎn)單、適應(yīng)性強(qiáng)、尋優(yōu)精度較高等優(yōu)點(diǎn)。但在面對(duì)復(fù)雜問題時(shí)會(huì)存在收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)、早熟收斂等問題。鑒于此,本文對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法做出改進(jìn),提高其性能,然后將改進(jìn)之后的粒子群算法應(yīng)用于陣列天線綜合和WLAN天線的結(jié)構(gòu)優(yōu)化當(dāng)中。論文的主要研究成果包括:1.對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的產(chǎn)生由來(lái)、數(shù)學(xué)原理、研究現(xiàn)狀、實(shí)際應(yīng)用等方面進(jìn)行闡述,指出算法的不足,為后續(xù)改良提供思路。2.針對(duì)粒子群算法目前存在的不足,為進(jìn)一步提高算法的收斂速度和尋優(yōu)能力,本文做出如下幾個(gè)方面的改進(jìn):首先,采用多種群初始化策略,保證初始粒子在解空間的均勻分布;隨后,引入精英指導(dǎo)策略來(lái)對(duì)粒子步進(jìn)方向提供指導(dǎo),提高收斂速度;然后,運(yùn)用超球面擾動(dòng)策略對(duì)陷入局部最優(yōu)的精英粒子做擾動(dòng),保證群體的全局尋優(yōu)能力;最后,用調(diào)整基本參數(shù)取值策略來(lái)平衡整個(gè)迭代收斂過程。3.利用標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù),將本文的改進(jìn)粒子群算法同...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１粒子群算法模型示意圖??通過抽象分析，麥田就可以看作是解空間，也就是需要尋優(yōu)的函數(shù)取值范圍；食物濃度??

鳥群會(huì)記錄下當(dāng)前所有探索過的麥田中食物濃度最高的位置，記為Ｇｂｅｓｔ，而每只小??鳥也會(huì)記錄下自己所發(fā)現(xiàn)的食物濃度最高的位置，記為Ｐｂｅｓｔ。小鳥根據(jù)Ｇｂｅｓｔ和Ｐｂｅｓｔ的指??引確定下一個(gè)搜索位置。模型示意圖如圖２．１所示：??／?身？?？??響?＞?鬱＇＼?，?？‘?瓤．?....

圖２．３標(biāo)準(zhǔn)ＰＳＯ算法流程示意圖??２．２．４算法收斂性分析??Ｆｒａｎｓ在文獻(xiàn)［１６］中對(duì)ＰＳＯ算法的收斂性進(jìn)行了分析，他通過單個(gè)粒子的運(yùn)動(dòng)行為采用遞??

ｉＰｂｅｓｔ（ｔ）???？??圖２．２粒子位置更新示意圖??分析式（２．５）、（２．６）可知，粒子的下一個(gè)位置由三個(gè)狀態(tài)所決定。第一項(xiàng)是粒子上??一次迭代的移動(dòng)速度，可以理解為運(yùn)動(dòng)方向上的慣性；第二項(xiàng)是粒子根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)來(lái)指導(dǎo)自??己后續(xù)的探索行為；第三項(xiàng)則是粒子根據(jù)群體所共享出來(lái)....

圖3.1超球坐標(biāo)轉(zhuǎn)換示憊圖

??杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文?????英”粒子也要更新以適應(yīng)指導(dǎo)的要求。??３．２．３超球面擾動(dòng)策略??種群在尋優(yōu)的過程中由于“精英，，粒子的指導(dǎo)作用，其余粒子會(huì)快速地往“精英”粒子??靠攏，如果“精英，，粒子處在一個(gè)局部最優(yōu)空間，那么種群會(huì)快速聚集于該局部最優(yōu)從而發(fā)??生早....

圖３．２超球面擾動(dòng)示意圖??，，，??

下圖是直角坐標(biāo)到超球面坐標(biāo)轉(zhuǎn)化示意圖：??ＡＺ??圖３．１超球坐標(biāo)轉(zhuǎn)換示意圖??由式（２．５）、（２．６）可以推斷出，持續(xù)的迭代過程中粒子之間的距離會(huì)越來(lái)越近，導(dǎo)致??“精英”的移動(dòng)速度會(huì)變慢，致使“精英，，陷入局部最優(yōu)之后難以跳出，不合理的移動(dòng)方向??也增加了跳出局部最優(yōu)的難度....

本文編號(hào)：3998890