本文關鍵詞：具有對偶知識的文化算法研究及應用

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【摘要】：進化算法對問題的優(yōu)化求解過程并不依賴相關專業(yè)知識,因此自其提出以來已廣泛應用于各類領域中。文化算法是一種新興的模擬人類社會進化過程而提出的進化算法,它具有種群空間與信仰空間雙層進化結構,種群空間個體在進化過程中同時會受到信仰空間知識的指導影響。各類滿足其要求的算法均能被融入其中并彌補傳統(tǒng)算法的不足,但文化算法自身也有許多缺點需要改進:文化算法只是對人類社會的簡單模擬,并不能有效完成自我演化、推陳出新的過程;種群空間沒有地域性;種群內所有個體受到同一信仰空間知識的影響等。本文針對現有文化算法種群空間中不同個體,遇到同一知識得到的是相同的進化經驗這一問題進行改進,提出了一種由當前個體與現有知識共同確定的新知識——對偶知識,對偶知識表征個體受現有知識影響所得獨有進化經驗,因此在影響進化過程中,對偶知識的指導會因當前待進化的個體不同而不同,對偶知識的影響更有針對性,能提高算法的全局收斂率并有效應用于高維問題。本文研究的內容與成果如下:(1)介紹了元胞空間結構下的文化算法,并對文化算法組成部分中信仰空間以及知識的影響策略進行詳盡的介紹。利用測試函數對文化算法、元胞遺傳算法以及元胞空間結構下的文化算法測試比對,驗證了在文化算法種群空間以及信仰空間引入元胞空間結構可以有效提高算法收斂性能。(2)對元胞空間結構下的文化算法進行改進,提出對偶知識,對偶知識由當前個體與形勢知識以及規(guī)范知識共同確定。受知識影響,子代分別向著對偶知識所在方向以及形勢知識所在方向靠近,通過父子競爭保留其中最優(yōu)的一個個體,完成種群更新,并以此構造出具有對偶知識的文化算法。通過使用測試函數對其進行測試,實驗數據表明,在進化過程中對偶知識的作用比例均高于形勢知識的作用比例,證明了對偶知識的有效性,且引入對偶知識可以提高算法跳出局部最優(yōu)解的能力,使得算法能達到全局收斂。(3)將具有對偶知識的文化算法應用于求解動態(tài)環(huán)境下無人飛行器航跡規(guī)劃問題中。利用文化算法框架,通過知識提取,將不同規(guī)劃方法相互結合,彌補現有方法的缺點。通過仿真實驗,證明使用該算法在規(guī)劃出最優(yōu)航跡的同時能兼顧實時性。
【關鍵詞】：文化算法 元胞空間結構 對偶知識 影響策略 航跡規(guī)劃
【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1章 緒論8-16
• 1.1 研究背景與意義8-9
• 1.2 文化算法研究現狀9-14
• 1.2.1 種群空間的研究9-10
• 1.2.2 信仰空間的研究10-12
• 1.2.3 接口函數的研究12-14
• 1.3 本文研究的目的及意義14-15
• 1.4 文章結構15-16
• 第2章 元胞空間結構下的文化算法簡介16-22
• 2.1 文化算法結構簡介16-17
• 2.2 元胞空間結構下的文化算法17-18
• 2.2.1 元胞空間結構簡介17-18
• 2.2.2 元胞空間結構下的文化算法18
• 2.2.3 算法流程18
• 2.3 實驗數據及分析18-21
• 2.3.1 測試函數19
• 2.3.2 測試結果與分析19-21
• 2.4 本章總結21-22
• 第3章 具有對偶知識的文化算法22-36
• 3.1 種群空間設計22
• 3.2 信仰空間設計22-23
• 3.3 對偶知識的影響策略23-24
• 3.4 具有對偶知識的文化算法流程24-25
• 3.5 實驗數據及分析25-35
• 3.5.1 測試函數25-27
• 3.5.2 算法收斂能力分析27-32
• 3.5.3 種群規(guī)模對算法性能影響分析32-33
• 3.5.4 不同知識對進化影響分析33-35
• 3.6 本章總結35-36
• 第4章 解決航跡尋優(yōu)問題的文化算法36-53
• 4.1 航跡規(guī)劃問題概述36-37
• 4.2 規(guī)劃空間建模37-39
• 4.2.1 威脅源數字模型37-38
• 4.2.2 等效數字地圖38-39
• 4.3 解決航跡尋優(yōu)問題的文化算法39-43
• 4.3.1 代價函數建立39
• 4.3.2 信仰空間更新與影響39-43
• 4.3.3 種群空間設計與更新43
• 4.4 用于解決航跡規(guī)劃問題的文化算法43-45
• 4.4.1 靜態(tài)航跡規(guī)劃問題44
• 4.4.2 動態(tài)航跡規(guī)劃問題44-45
• 4.5 仿真結果分析45-51
• 4.5.1 靜態(tài)環(huán)境下測試結果與分析45-48
• 4.5.2 動態(tài)環(huán)境下測試結果與分析48-51
• 4.6 本章總結51-53
• 第5章 總結與展望53-55
• 5.1 總結53
• 5.2 展望53-55
• 參考文獻55-58
• 碩士期間發(fā)表的論文和參與的科研項目58-59
• 致謝59-60

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本文編號：680749