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生物地理學優(yōu)化算法的改進研究及應用

發(fā)布時間:2017-08-02 18:06

  本文關(guān)鍵詞:生物地理學優(yōu)化算法的改進研究及應用


  更多相關(guān)文章: 生物地理學優(yōu)化算法 二重遷移算子 二重變異算子 形位誤差評定


【摘要】:科學研究和實際工程應用中的復雜尋優(yōu)問題一直備受關(guān)注,而生物地理學優(yōu)化算法為這些復雜優(yōu)化問題的解決提供了一種新的途徑。生物地理學優(yōu)化算法具有機制新穎,結(jié)構(gòu)簡單,易于實現(xiàn)等特點。然而,算法中的算子在算法進化過程中容易導致種群出現(xiàn)同化現(xiàn)象,使得種群多樣性降低,從而弱化算法的探索能力。因此,需對算法相關(guān)方面進行研究和改進以提高算法的性能,使其滿足實際應用中的需求。工業(yè)生產(chǎn)中,如何快速、準確地計算機械零件的形位誤差已隨著現(xiàn)代制造技術(shù)的迅速發(fā)展受到越來越多的重視。形位誤差評定的本質(zhì)就是對一個復雜非線性函數(shù)的最優(yōu)化問題,而智能優(yōu)化算法在處理這類問題是有著不可替代的優(yōu)勢。本文就生物地理學優(yōu)化算法中存在的問題并在已有研究的基礎上做出進一步改進,使算法在搜索能力和收斂速度方面得到改善,并將改進后的算法在形位誤差評定中的應用展開一定探索。本文所做的主要工作包括:(1)首先詳細闡述了對本課題所涉及內(nèi)容的研究背景;接著對生物地理學優(yōu)化算法做了詳細介紹并將該算法與其他幾種進化算法在基準函數(shù)上進行實驗測試,通過它們對這些函數(shù)優(yōu)化結(jié)果和表現(xiàn)的分析找出生物地理學優(yōu)化算法中存在的不足,為后續(xù)的改進工作建立了基礎。(2)遷移算子和變異算子作為生物地理學優(yōu)化算法的核心算子,對于算法的性能至關(guān)重要。本文在對算法的改進中提出了二重遷移算子和二重變異算子。改進后的算子能夠明顯提高特征信息在棲息地之間的遷移效率,確保在突變概率和進化代數(shù)不變的情況下增加棲息地內(nèi)發(fā)生變異的機會和產(chǎn)生更好結(jié)果的概率,由此使得種群的多樣性和算法的開發(fā)能力能夠在進化過程中得到保持和增強,另外引入一種懲罰函數(shù)機制用來保證被操作的個體特征信息不超出規(guī)定的取值范圍。通過基準函數(shù)的數(shù)值實驗仿真證明,改進后算法的性能有了明顯提高。(3)對機械零件的形位誤差評定一直是加工制造中的重要一環(huán),準確測得零件的形狀誤差始終是業(yè)內(nèi)及相關(guān)研究人員普遍關(guān)注的問題。本文將改進后的算法應用于形位誤差的評定。通過對圓柱度誤差和空間直線度誤差數(shù)學模型的優(yōu)化求解,實現(xiàn)了對它們的有效評定,為形位誤差評定的方法箱提供了一種新的工具。
【關(guān)鍵詞】:生物地理學優(yōu)化算法 二重遷移算子 二重變異算子 形位誤差評定
【學位授予單位】:南昌航空大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TP18
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第一章 緒論8-17
  • 1.1 引言8-9
  • 1.2 本文研究目的及意義9-10
  • 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
  • 1.3.1 算法的理論研究10-12
  • 1.3.2 算法的應用研究12-13
  • 1.3.3 智能優(yōu)化算法評定形位誤差的研究現(xiàn)狀13-15
  • 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)與內(nèi)容15-16
  • 1.5 本章小結(jié)16-17
  • 第二章 生物地理學優(yōu)化算法簡介及性能分析17-28
  • 2.1 生物地理學算法的設計原理17-18
  • 2.2 生物地理學優(yōu)化算法簡介18-23
  • 2.2.1 遷移率模型18-21
  • 2.2.2 遷移算子21-22
  • 2.2.3 變異算子22-23
  • 2.3 生物地理學優(yōu)化算法性能分析23-26
  • 2.3.1 測試函數(shù)23-24
  • 2.3.2 算法相關(guān)參數(shù)設置24
  • 2.3.3 尋優(yōu)結(jié)果及分析24-26
  • 2.4 本章小結(jié)26-28
  • 第三章 生物地理學優(yōu)化算法的改進28-41
  • 3.1 改進工作綜述28
  • 3.2 遷移率模型28-29
  • 3.3 遷移算子的改進29-31
  • 3.4 變異算子的改進31-32
  • 3.5 懲罰函數(shù)機制簡介32-33
  • 3.6 實驗驗證33-40
  • 3.6.1 測試函數(shù)33-34
  • 3.6.2 算法的參數(shù)設置34-35
  • 3.6.3 進化結(jié)果及分析35-40
  • 3.7 本章小結(jié)40-41
  • 第四章 改進后的BBO算法在形位誤差評定中的應用41-50
  • 4.1 形位誤差評定的意義41
  • 4.2 圓柱度誤差評定模型簡介41-43
  • 4.3 空間直線度誤差評定模型簡介43-45
  • 4.4 實驗及分析45-49
  • 4.4.1 圓柱度誤差優(yōu)化求解45-47
  • 4.4.2 空間直線度誤差優(yōu)化求解47-49
  • 4.5 本章小結(jié)49-50
  • 第五章 總結(jié)與展望50-52
  • 5.1 文章總結(jié)50-51
  • 5.2 下一步研究工作51-52
  • 參考文獻52-57
  • 碩士期間發(fā)表的論文和參與的科研項目57-58
  • 致謝58-59

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本文編號:610541


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