人們根據(jù)自然界中的一些進(jìn)化現(xiàn)象和生物的群體性特征來構(gòu)造一些群智能優(yōu)化算法,并用于求解復(fù)雜的函數(shù)優(yōu)化問題。狼群算法是2011年首次被提出的一種新型的群智能優(yōu)化算法,它是基于狼群的捕食行為而設(shè)計(jì)的�，F(xiàn)已被應(yīng)用在三維傳感器優(yōu)化、背包問題、無人機(jī)規(guī)劃、水電站水庫優(yōu)化調(diào)度等眾多領(lǐng)域,并取得了較好的效果,使其成為目前應(yīng)用前景較為廣闊的群智能優(yōu)化算法之一。但是,利用該算法求解一些實(shí)際問題時(shí),存在一些不足,如求解精度、收斂速度和擴(kuò)展算法的應(yīng)用領(lǐng)域等方面。本文在基本狼群算法的基礎(chǔ)之上,提出了兩種改進(jìn)算法,并應(yīng)用到具體實(shí)例中。主要研究內(nèi)容如下:1.在基本狼群算法的基礎(chǔ)上,給出了一種基于自適應(yīng)步長的狼群算法(Adaptive Step Wolf Colony Algorithm,ASWCA),并利用其求解了物流配送中心選址問題。由于在基本狼群算法中,召喚行為中的奔襲步長、圍攻行為中的圍攻步長都采用固定值,從而影響算法的優(yōu)化性能。因此,奔襲步長采用了非線性的動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重系數(shù)公式,使得奔襲步長的取值依靠適應(yīng)度值的變化而自動(dòng)調(diào)整,從而增加了在搜索過程中的智能性;圍攻步長進(jìn)一步采用了自適應(yīng)的更新公式,使圍攻步長隨著...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題的研究背景和意義
    1.2 課題的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文結(jié)構(gòu)
第2章 準(zhǔn)備知識(shí)
    2.1 群智能優(yōu)化算法
        2.1.1 遺傳算法
        2.1.2 粒子群算法
        2.1.3 蟻群算法
    2.2 狼群算法
        2.2.1 狼群算法的生物學(xué)背景
        2.2.2 狼群算法的描述
        2.2.3 狼群算法的具體步驟以及流程圖
    2.3 小結(jié)
第3章 基于自適應(yīng)步長的狼群算法求解物流配送中心選址問題
    3.1 引言
    3.2 物流配送中心選址優(yōu)化模型
    3.3 基于自適應(yīng)步長的狼群算法
        3.3.1 改進(jìn)的狼群算法
        3.3.2 求解物流配送中心選址問題
    3.4 數(shù)值仿真
        3.4.1 典型測(cè)試函數(shù)
        3.4.2 物流配送中心選址問題仿真
    3.5 小結(jié)
第4章 基于新的狼群算法求解旅行商問題
    4.1 引言
    4.2 旅行商問題的簡(jiǎn)介
    4.3 一種新的狼群算法
    4.4 求解旅行商問題
    4.5 數(shù)值仿真
        4.5.1 典型測(cè)試函數(shù)
        4.5.2 旅行商問題仿真
    4.6 小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
    碩士期間發(fā)表的論文
    本人在碩士期間參與的科研項(xiàng)目



本文編號(hào)：3918469