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正弦余弦算法的改進及應用

發(fā)布時間:2021-10-11 14:26
  正弦余弦算法是一種基于三角函數(shù)模型解決全局最優(yōu)值問題的元啟發(fā)式算法,該算法具有結(jié)構簡單、參數(shù)少、易于理解等優(yōu)點。但是也存在收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)等不足,所以本文對正弦余弦算法的結(jié)構以及參數(shù)進行研究與分析,對其存在的不足做了一些改進,并對其應用領域進行了一定地拓展。本文的研究內(nèi)容包括:(1)提出一種基于四元數(shù)編碼的正弦余弦算法。通過將四元數(shù)編碼方式引入到基本正弦余弦算法中,使每個個體都由4個變量來表達,從而增加個體的搜索信息量及種群的多樣性,進一步提高算法的尋優(yōu)能力和穩(wěn)定性。選用19個標準測試函數(shù)對改進算法進行仿真實驗。結(jié)果表明,該算法具有較好的全局優(yōu)化能力。(2)設計了一種基于行為評價的自適應正弦余弦算法。該算法在種群個體更新時采用人工魚群算法中的行為評價機制,讓正弦和余弦更新公式能自主轉(zhuǎn)換地更新個體,以此加速算法對全局最優(yōu)值的搜索。利用23個經(jīng)典的標準優(yōu)化測試函數(shù)和一個工程實例對提出的算法進行實驗測試,與5種元啟發(fā)式算法的仿真實驗結(jié)果對比,表明自適應正弦余弦算法在收斂精度、收斂速度和算法穩(wěn)定性方面都有較大的優(yōu)勢。(3)針對傳統(tǒng)模式匹配問題中計算量大且復雜度高等缺陷,采用了視覺系統(tǒng)... 

【文章來源】:廣西民族大學廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】:78 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

正弦余弦算法的改進及應用


公式(2.1)和公式(2.2)對下一位置的影響

模型圖,搜索空間,振幅,位置


第二章正弦余弦算法概述6圖2.1公式(2.1)和公式(2.2)對下一位置的影響Fig.2.1Theinfluenceofequations(2.1)and(2.2)onthenextposition因為在公式(2.1)和公式(2.2)中分別用到了正弦函數(shù)和余弦函數(shù),所以Mirjalili等人將算法生動的命名為正弦余弦算法。其中圖2.1只能表示算法在二維空間中的模型圖,但是算法也同樣適用于高維問題的解決,那么算法在解決高維空間問題的模型如圖2.2所示。SCA算法通過正弦、余弦函數(shù)中的振幅來實現(xiàn)對更高維度解空間地探索。當振幅在[-2,-1]和[1,2]時,算法處于探測階段;當振幅在[-1,1]時,算法處于開采階段。圖2.2振幅大小在搜索空間中對下一位置的影響Fig.2.2Theeffectofamplitudesizeonthenextpositioninthesearchspace2.3算法實現(xiàn)2.3.1執(zhí)行步驟及偽代碼1.正弦余弦算法的步驟如下所示:步驟1初始化種群1,2iXiN、a和T。

流程圖,算法,流程圖,余弦


第二章正弦余弦算法概述82.3.2流程圖圖2.3SCA算法的流程圖Fig.2.3FlowchartofSCAalgorithm2.4本章小結(jié)本章內(nèi)容主要介紹了基本正弦余弦算法的基本原理、更新機制和數(shù)學模型,為了能更清晰的了解算法的設計思路,還給出了SCA算法的執(zhí)行步驟、偽代碼以及流程圖,為后文正弦余弦算法的改進和研究工作奠定一個基矗

【參考文獻】:
期刊論文
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[7]面向工程約束優(yōu)化的自適應分工微粒群算法[J]. 蘆進,肖人彬,李婷婷.  計算機應用. 2007(12)
[8]基于改進的微粒群優(yōu)化算法的0-1背包問題求解[J]. 沈顯君,王偉武,鄭波盡,李元香.  計算機工程. 2006(18)
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本文編號:3430690

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