【摘要】：現(xiàn)實(shí)生活中,許多領(lǐng)域皆會(huì)涉及到優(yōu)化問題,各類計(jì)算智能方法的出現(xiàn)不僅使解決優(yōu)化問題成為一種可能,而且為其求解提供一種新穎、獨(dú)特而高效的思路。然而,隨著優(yōu)化問題的復(fù)雜化、多樣化,單一的計(jì)算智能方法在求解質(zhì)量、效率、收斂速度或全局搜索能力等方面總表現(xiàn)出某種局限性。因此,將不同類型的計(jì)算智能方法相結(jié)合,揚(yáng)長(zhǎng)避短,通過一種高效、特殊的方式構(gòu)成混合智能優(yōu)化算法已經(jīng)顯得越來越必要。本文首先對(duì)計(jì)算智能方法的算法原理、算法模型、算法描述以及算法的實(shí)現(xiàn)過程進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,并對(duì)計(jì)算智能方法的收斂性和復(fù)雜度進(jìn)行了細(xì)致的分析。其次,對(duì)協(xié)同進(jìn)化算法的運(yùn)行機(jī)理、具體實(shí)現(xiàn)過程進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,并給出了競(jìng)爭(zhēng)型、合作型協(xié)同進(jìn)化算法的適應(yīng)度求解方法。最后,在分析協(xié)同進(jìn)化算法、混合智能優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀的同時(shí),結(jié)合計(jì)算智能方法和協(xié)同進(jìn)化算法理論,針對(duì)其他學(xué)者在研究?jī)?yōu)化問題上表現(xiàn)出來的問題,進(jìn)行了一系列的研究工作。1.在分析協(xié)同進(jìn)化算法研究現(xiàn)狀,深入理解協(xié)同進(jìn)化理論的基礎(chǔ)之上,借鑒并行進(jìn)化模型與協(xié)同進(jìn)化思想,使PSO算法與ACO算法相結(jié)合,提出一種并行協(xié)同進(jìn)化粒—蟻算法,使算法維持兩個(gè)種群�；谛畔⑦w移、知識(shí)共享的思想,通過制定某種規(guī)則來控制種群間個(gè)體的遷移,在獲得種群多樣性的同時(shí)也使種群間信息得以交換,最終實(shí)現(xiàn)種群間協(xié)同進(jìn)化。使解決單目標(biāo)解向量不可劃分的優(yōu)化問題成為一種可能。從而脫離了協(xié)同進(jìn)化在適用范圍上僅針對(duì)單目標(biāo)解向量可劃分的問題或多目標(biāo)問題這一局限。2.在協(xié)同策略上,本文提出一種新的方法,該方法借鑒蟻群算法較強(qiáng)的正反饋和魯棒性來更新粒群算法粒子的速度和位置,以此來加大粒子的社會(huì)屬性。同時(shí)借鑒粒群算法的尋優(yōu)結(jié)果來更新蟻群算法的信息素,以此來加大算法的搜索范圍。最終提高算法的性能。3.利用分階段實(shí)現(xiàn)混合的思想,以PCEPA算法為首階段,遺傳算法為次階段,提出一種兩階段混合智能優(yōu)化算法,該算法較遺傳算法收斂速度快,較PECPA算法求解精度高。最后通過求解TSP問題驗(yàn)證該算法的性能。4.用兩階段混合智能優(yōu)化算法求解TSP時(shí),在遺傳算法階段,引入兩種新的交叉算子,并且提出混合交叉算子的新思想,使遺傳算法得到了很大的改進(jìn),對(duì)算法過早陷入局部化最優(yōu)解以及較長(zhǎng)的收斂時(shí)間皆起到了一定的抑制作用。
【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】：2017
【分類號(hào)】：TP18

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