發(fā)布時(shí)間：2017-10-15 13:07

  本文關(guān)鍵詞：基于動(dòng)態(tài)線性步長(zhǎng)的雙子群果蠅優(yōu)化算法及其應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 果蠅算法 動(dòng)態(tài)線性步長(zhǎng) 雙子群 旅行商問題 0-1背包問題

【摘要】：果蠅優(yōu)化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA)是一種對(duì)果蠅在覓食過程中的行為進(jìn)行仿真模擬從而總結(jié)得出的一種優(yōu)化算法。FOA算法根據(jù)果蠅所在位置計(jì)算其相應(yīng)的味道濃度判定值,然后將味道濃度判定值代入適應(yīng)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(dāng)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(jié)束為止。目前,FOA算法被廣泛應(yīng)用于各種不同的專業(yè)領(lǐng)域中,如科學(xué)研究、工業(yè)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。同時(shí),FOA算法在模型系數(shù)微調(diào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化、資源分配、交通道路設(shè)計(jì)和財(cái)務(wù)模型預(yù)測(cè)等實(shí)際問題的應(yīng)用實(shí)踐中也取得了良好的效果。FOA算法的過程簡(jiǎn)單,穩(wěn)定性高,并且有著極快的收斂速度。但是同時(shí),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(dòng)的距離和方向是隨機(jī)產(chǎn)生的,唯一的影響因素是一個(gè)固定的步長(zhǎng)。但是固定的步長(zhǎng)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(gè)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(duì)于FOA算法的這些局限性,本文做出了如下幾項(xiàng)工作：1、提出了一種基于動(dòng)態(tài)線性步長(zhǎng)的雙子群果蠅優(yōu)化算法(LD-FOA)。 LD-FOA算法從兩個(gè)方面對(duì)FOA算法進(jìn)行了改進(jìn),首先,對(duì)于步長(zhǎng)的設(shè)定,使用動(dòng)態(tài)線性步長(zhǎng)來控制搜索空間的大小,該步長(zhǎng)由權(quán)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(jié)果,這樣平衡了算法的全局性能和局部性能。其次,對(duì)于易陷入局部最優(yōu)的情況,采用的應(yīng)對(duì)策略是使用雙子群交替來進(jìn)行尋優(yōu)。利用兩種步長(zhǎng)變化趨勢(shì)相反的子群來交替對(duì)每次迭代的最優(yōu)位置進(jìn)行尋優(yōu),使得那些暫時(shí)陷入局部最優(yōu)情況的子群在下一輪迭代中替換為一個(gè)全局性能較強(qiáng)的子群來跳出。2、使用6個(gè)經(jīng)典的Benchmark測(cè)試函數(shù)來檢測(cè)LD-FOA算法的性能,最后將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與PSO、DE、LGMS-FOA三個(gè)算法求解相同測(cè)試函數(shù)的結(jié)果進(jìn)行對(duì)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(jìn)的LD-FOA算法應(yīng)用于求解兩個(gè)NP-hard問題——0-1背包問題和旅行商問題(TSP)。首先,使用10個(gè)經(jīng)典的0-1背包問題來測(cè)試LD-FOA算法的性能,由于這10個(gè)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(cè)試出LD-FOA算法在0-1背包問題應(yīng)用中的性能。其次,對(duì)LD-FOA算法在旅行商問題中的應(yīng)用進(jìn)行了一個(gè)探索,并且在理論上分析了該應(yīng)用的一些性能。最后對(duì)本文的研究工作做了一個(gè)總結(jié),指出了工作中的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。并且根據(jù)近年來一些研究學(xué)者對(duì)果蠅優(yōu)化算法的研究和改進(jìn)實(shí)例,本文整理出了關(guān)于FOA算法的幾個(gè)值得深入研究的方向。
【關(guān)鍵詞】：果蠅算法 動(dòng)態(tài)線性步長(zhǎng) 雙子群 旅行商問題 0-1背包問題
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)13-14
• 1.4 本章小結(jié)14-15
• 第二章 相關(guān)理論知識(shí)15-26
• 2.1 群智能優(yōu)化算法簡(jiǎn)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(cè)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(diǎn)及改進(jìn)方向24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于動(dòng)態(tài)線性步長(zhǎng)的雙子群果蠅優(yōu)化算法26-36
• 3.1 算法改進(jìn)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(shí)驗(yàn)與分析30-35
• 3.3.1 測(cè)試函數(shù)和對(duì)比算法30-31
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及對(duì)比分析31-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第四章 LD-FOA在NP-hard問題中的應(yīng)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(jiǎn)介36
• 4.1.2 0-1背包的建模36-37
• 4.1.3 果蠅移動(dòng)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(shí)驗(yàn)結(jié)果及對(duì)比分析39-42
• 4.2 LD-FOA在旅行商問題(TSP)中的應(yīng)用42-47
• 4.2.1 旅行商問題的數(shù)學(xué)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(shí)驗(yàn)結(jié)果及對(duì)比分析46-47
• 4.3 本章小結(jié)47-48
• 第五章 總結(jié)與展望48-51
• 5.1 總結(jié)48-49
• 5.2 展望49-51
• 參考文獻(xiàn)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(xué)位期間發(fā)表的論文及工作60

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