【摘要】：優(yōu)化問題廣泛存在于人類社會的各個方面,是研究的熱點領(lǐng)域。優(yōu)化算法則用于解決優(yōu)化問題,其中群智能優(yōu)化算法是根據(jù)生物群體解決問題的社會性合作行為產(chǎn)生的仿生算法,被應(yīng)用到實際問題中取得了較好的效果。由于仿生對象的不同,每種算法都有自身的優(yōu)勢,同時也有其局限性�；旌纤惴ň褪亲裱欢ㄒ�(guī)則將兩種或兩種以上優(yōu)化算法整合成新算法。實踐證明,混合算法在交通流預(yù)測、水庫優(yōu)化調(diào)度、無人機巡航控制等優(yōu)化問題中有著更好的優(yōu)化效果。本文對粒子群算法和狼群算法原理進行了深入研究,并分析總結(jié)了其各自的優(yōu)勢與不足。針對單個算法存在的問題,提出了三種混合算法和一種改進粒子群算法,并將一種混合算法應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)網(wǎng)絡(luò)覆蓋率優(yōu)化問題中,具體創(chuàng)新點有以下幾方面:(1)針對單目標優(yōu)化問題,提出了基于狼群更新機制和圍攻狼奔走的個體歷史最優(yōu)位置系數(shù)粒子群算法(S-λPSO)。在深入分析粒子群算法中粒子飛行軌跡的基礎(chǔ)上,設(shè)計了個體歷史最優(yōu)位置遞減系數(shù),提出了加入個體歷史最優(yōu)位置系數(shù)的粒子群算法(λPSO),實驗證明λPSO相比于標準粒子群算法(PSO)在單峰問題中求解精度更高,時間開銷也更少。在λPSO基礎(chǔ)上,引入狼群算法中狼群更新機制增強了種群多樣性、算法的拓展能力;又嵌入狼群算法中圍攻狼奔走算子,增強了算法全局尋優(yōu)能力和局部尋優(yōu)能力,豐富了尋優(yōu)策略。實驗表明S-λPSO在面臨多數(shù)單目標優(yōu)化問題時的優(yōu)化精度、尋優(yōu)速度、跳出局部最優(yōu)能力更好。(2)針對多目標優(yōu)化問題,提出了基于狼群更新機制和圍攻狼奔走的個體歷史最優(yōu)位置系數(shù)多目標粒子群算法(S-λMOPSO)。多目標優(yōu)化問題是要求得一組能夠使各個目標都能夠達到更優(yōu)的解集,因此單目標優(yōu)化問題的優(yōu)化算法不能直接用于多目標優(yōu)化問題。本文針對于多目標優(yōu)化問題的特點,將S-λPSO算子改進和增加新算子形成了適用于多目標優(yōu)化問題的混合算法。實驗表明S-λMOPSO在面臨多目標優(yōu)化問題時所得的Pareto前沿對問題真實Pareto前沿覆蓋程度高,且分布更為均勻。(3)基于雙種群進化策略,提出了一種并聯(lián)結(jié)構(gòu)的共享優(yōu)質(zhì)個體的粒子群和狼群混合算法(W-PSO)。并將W-PSO應(yīng)用到WSN網(wǎng)絡(luò)覆蓋率優(yōu)化問題中。仿真實驗表明W-PSO在WSN網(wǎng)絡(luò)覆蓋率問題中有良好的優(yōu)化性能。實驗結(jié)果表明,以上三種混合算法在解決優(yōu)化問題時的優(yōu)化質(zhì)量和優(yōu)化效率良好。其中S-λPSO在解決單目標優(yōu)化問題時的優(yōu)化精度、尋優(yōu)速度、跳出局部最優(yōu)能力良好;S-λMOPSO在解決多目標優(yōu)化問題時所得的Pareto前沿對問題真實Pareto前沿覆蓋程度高,且分布更為均勻;對WSN網(wǎng)絡(luò)覆蓋率優(yōu)化時,W-PSO實驗所得的平均網(wǎng)絡(luò)覆蓋率相比于標準粒子群算法和狼群算法分別提高了6.55%和2.79%,最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)覆蓋率分別提高了6.84%和3.93%。本文提出的三種混合算法為群智能算法的研究提供了新的方向,通過混合算法在WSN網(wǎng)絡(luò)覆蓋率優(yōu)化問題中的應(yīng)用,為微電網(wǎng)優(yōu)化配置、城市交通線路規(guī)劃等問題的優(yōu)化拓展了思路和方法,能帶來一定的經(jīng)濟效益和社會效益,有利于加強國民經(jīng)濟建設(shè)、推動新型信息技術(shù)發(fā)展。
【學位授予單位】：東華理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP212.9;TN929.5;TP18

【參考文獻】

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本文編號：2702980