本文關鍵詞：基于動態(tài)線性步長的雙子群果蠅優(yōu)化算法及其應用

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【摘要】：果蠅優(yōu)化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA)是一種對果蠅在覓食過程中的行為進行仿真模擬從而總結得出的一種優(yōu)化算法。FOA算法根據(jù)果蠅所在位置計算其相應的味道濃度判定值,然后將味道濃度判定值代入適應函數(shù)中求得每只果蠅各自的味道濃度值,取其中最大的味道濃度值作為當前最優(yōu)值,通過不斷迭代尋優(yōu),直到最優(yōu)值收斂或者迭代次數(shù)結束為止。目前,FOA算法被廣泛應用于各種不同的專業(yè)領域中,如科學研究、工業(yè)設計、數(shù)據(jù)挖掘和神經(jīng)網(wǎng)絡等。同時,FOA算法在模型系數(shù)微調(diào)、神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)優(yōu)化、資源分配、交通道路設計和財務模型預測等實際問題的應用實踐中也取得了良好的效果。FOA算法的過程簡單,穩(wěn)定性高,并且有著極快的收斂速度。但是同時,FOA算法也存在一些局限性。首先,果蠅在覓食的過程中,位置移動的距離和方向是隨機產(chǎn)生的,唯一的影響因素是一個固定的步長。但是固定的步長在一定程度上限制了算法的搜索能力,無法平衡算法的全局性能和局部性能。其次,在一些多維多峰的問題中,FOA算法很容易陷入某個波峰的局部最優(yōu)解中無法跳出,從而大大降低了算法的性能。針對于FOA算法的這些局限性,本文做出了如下幾項工作：1、提出了一種基于動態(tài)線性步長的雙子群果蠅優(yōu)化算法(LD-FOA)。 LD-FOA算法從兩個方面對FOA算法進行了改進,首先,對于步長的設定,使用動態(tài)線性步長來控制搜索空間的大小,該步長由權重參數(shù)a和迭代次數(shù)決定,使得在尋優(yōu)的前期階段,算法的搜索范圍較大,能夠快速定位到最優(yōu)值附近,而在尋優(yōu)的后期階段,算法的搜索范圍較小,使得尋優(yōu)過程能夠快速收斂得到最終結果,這樣平衡了算法的全局性能和局部性能。其次,對于易陷入局部最優(yōu)的情況,采用的應對策略是使用雙子群交替來進行尋優(yōu)。利用兩種步長變化趨勢相反的子群來交替對每次迭代的最優(yōu)位置進行尋優(yōu),使得那些暫時陷入局部最優(yōu)情況的子群在下一輪迭代中替換為一個全局性能較強的子群來跳出。2、使用6個經(jīng)典的Benchmark測試函數(shù)來檢測LD-FOA算法的性能,最后將實驗結果與PSO、DE、LGMS-FOA三個算法求解相同測試函數(shù)的結果進行對比,證明了在求解精度、收斂速度和穩(wěn)定性上均優(yōu)于其它三種算法。3、將改進的LD-FOA算法應用于求解兩個NP-hard問題——0-1背包問題和旅行商問題(TSP)。首先,使用10個經(jīng)典的0-1背包問題來測試LD-FOA算法的性能,由于這10個0-1背包問題的維度范圍在10-100之間,因此能夠較為全面地測試出LD-FOA算法在0-1背包問題應用中的性能。其次,對LD-FOA算法在旅行商問題中的應用進行了一個探索,并且在理論上分析了該應用的一些性能。最后對本文的研究工作做了一個總結,指出了工作中的優(yōu)點和缺點。并且根據(jù)近年來一些研究學者對果蠅優(yōu)化算法的研究和改進實例,本文整理出了關于FOA算法的幾個值得深入研究的方向。
【關鍵詞】：果蠅算法 動態(tài)線性步長 雙子群 旅行商問題 0-1背包問題
【學位授予單位】：安徽大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 本文研究內(nèi)容與組織結構13-14
• 1.4 本章小結14-15
• 第二章 相關理論知識15-26
• 2.1 群智能優(yōu)化算法簡介15-22
• 2.1.1 群智能優(yōu)化算法原理15-16
• 2.1.2 經(jīng)典群智能優(yōu)化算法16-19
• 2.1.3 Benchmark測試函數(shù)19-22
• 2.2 果蠅優(yōu)化算法基本思想22-24
• 2.3 果蠅優(yōu)化算法的優(yōu)缺點及改進方向24-25
• 2.4 本章小結25-26
• 第三章 基于動態(tài)線性步長的雙子群果蠅優(yōu)化算法26-36
• 3.1 算法改進原理26-28
• 3.2 LD-FOA算法定義28-30
• 3.2.1 LD-FOA算法流程28-29
• 3.2.2 LD-FOA算法性能分析29-30
• 3.3 實驗與分析30-35
• 3.3.1 測試函數(shù)和對比算法30-31
• 3.3.2 實驗結果及對比分析31-35
• 3.4 本章小結35-36
• 第四章 LD-FOA在NP-hard問題中的應用36-48
• 4.1 LD-FOA算法求解0-1背包問題36-42
• 4.1.1 0-1背包問題簡介36
• 4.1.2 0-1背包的建模36-37
• 4.1.3 果蠅移動行為的重定義37
• 4.1.4 解空間的優(yōu)化37-38
• 4.1.5 LD-FOA求解0-1背包問題流程38-39
• 4.1.6 實驗結果及對比分析39-42
• 4.2 LD-FOA在旅行商問題(TSP)中的應用42-47
• 4.2.1 旅行商問題的數(shù)學描述42-43
• 4.2.2 求解旅行商問題的幾種算法43-44
• 4.2.3 LD-FOA求解TSP中的流程44-46
• 4.2.4 實驗結果及對比分析46-47
• 4.3 本章小結47-48
• 第五章 總結與展望48-51
• 5.1 總結48-49
• 5.2 展望49-51
• 參考文獻51-55
• 附錄A 圖索引55-56
• Appendix A Figure Index56-57
• 附錄B 表索引57-58
• Appendix B Table Index58-59
• 致謝59-60
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及工作60

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