本文關(guān)鍵詞：協(xié)同進(jìn)化果蠅免疫優(yōu)化算法及應(yīng)用

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【摘要】：果蠅是一種對(duì)食物源的位置和方向具有獨(dú)特感知能力的節(jié)肢動(dòng)物,其先天性免疫應(yīng)答、視覺(jué)、嗅覺(jué)功能為智能科學(xué)的發(fā)展提供了新的生物理論基礎(chǔ)。模擬其覓食行為特征、免疫系統(tǒng)與外來(lái)病毒的作用機(jī)制以及群體協(xié)同行為,可建立與工程問(wèn)題相銜接的高效新型智能方法,此將成為智能計(jì)算中新研究分支。基于此,本文針對(duì)維數(shù)較高的函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,依據(jù)果蠅的視覺(jué)、嗅覺(jué)、免疫應(yīng)答生物理論,探討新型果蠅優(yōu)化算法,展開(kāi)算法的計(jì)算復(fù)雜度分析和比較性的數(shù)值實(shí)驗(yàn)研究。研究成果對(duì)智能優(yōu)化分支的快速發(fā)展具有一定的促進(jìn)作用,也對(duì)工程優(yōu)化問(wèn)題的求解具有重要參考價(jià)值。主要工作和取得的成果概述如下:1.針對(duì)偏高維的非約束函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,依據(jù)果蠅視覺(jué)對(duì)環(huán)境的感知行為和嗅覺(jué)神經(jīng)對(duì)食物的敏感特征,將視覺(jué)寬域的神經(jīng)反應(yīng)行為引入到算法模塊設(shè)計(jì)中,獲得基于視覺(jué)方向選擇的果蠅優(yōu)化算法。理論分析獲知,該算法的計(jì)算復(fù)雜度由種群規(guī)模和問(wèn)題維數(shù)確定。比較性的數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該算法搜索效果穩(wěn)定、求解質(zhì)量較高。2.針對(duì)以上算法的效率偏低問(wèn)題,設(shè)計(jì)種群規(guī)模小、迭代次數(shù)少且計(jì)算量小的微果蠅優(yōu)化算法。該算法在進(jìn)化中能充分利用子群協(xié)同進(jìn)化來(lái)增強(qiáng)種群多樣性和提高尋優(yōu)質(zhì)量。計(jì)算復(fù)雜度分析表明,該算法的復(fù)雜度由種群規(guī)模和問(wèn)題維數(shù)確定。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,其求解效果好、搜索效率高,對(duì)維數(shù)較高的優(yōu)化問(wèn)題具有較好的應(yīng)用潛力。3.通過(guò)簡(jiǎn)單模擬果蠅抵抗外來(lái)病原體的應(yīng)答過(guò)程,獲得果蠅協(xié)同進(jìn)化免疫優(yōu)化算法。算法設(shè)計(jì)中,利用內(nèi)循環(huán)產(chǎn)生優(yōu)質(zhì)個(gè)體,同時(shí)利用外循環(huán)加速尋優(yōu)進(jìn)程。通過(guò)內(nèi)外循環(huán)的有機(jī)結(jié)合,算法的群體多樣性和全局進(jìn)化能力得到保證。數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該算法求解高維優(yōu)化問(wèn)題時(shí)能穩(wěn)定地得到較好的效果。
【關(guān)鍵詞】：非約束函數(shù)優(yōu)化 果蠅優(yōu)化 視覺(jué)與嗅覺(jué) 果蠅免疫應(yīng)答 協(xié)同進(jìn)化
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 研究背景7
• 1.2 研究目的及意義7-8
• 1.3 果蠅優(yōu)化算法研究進(jìn)展8-9
• 1.3.1 改進(jìn)型果蠅優(yōu)化算法8-9
• 1.3.2 果蠅優(yōu)化算法的應(yīng)用9
• 1.4 內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排9-10
• 1.5 本章小結(jié)10-11
• 第二章 果蠅覓食行為理論及基本果蠅優(yōu)化算法11-15
• 2.1 果蠅視覺(jué)與嗅覺(jué)特征11-12
• 2.2 果蠅免疫應(yīng)答機(jī)理12
• 2.2.1 黑化作用12
• 2.2.2 細(xì)胞免疫12
• 2.2.3 體液免疫12
• 2.3 果蠅協(xié)同的免疫機(jī)理12-13
• 2.4 基本果蠅優(yōu)化算法13-14
• 2.5 本章小結(jié)14-15
• 第三章 基于視覺(jué)方向選擇的果蠅優(yōu)化算法及應(yīng)用15-26
• 3.1 問(wèn)題描述與個(gè)體更新算法15-16
• 3.2 果蠅優(yōu)化算法原理與描述16-18
• 3.3 算法復(fù)雜度分析18
• 3.4 數(shù)值實(shí)驗(yàn)18-23
• 3.4.1 測(cè)試事例18-19
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)比較分析19-22
• 3.4.3 算法效率與顯著性差異分析22-23
• 3.5 應(yīng)用實(shí)例23-24
• 3.6 本章小結(jié)24-26
• 第四章 求解多模態(tài)函數(shù)優(yōu)化的微果蠅優(yōu)化算法26-35
• 4.1 微果蠅優(yōu)化算法26-27
• 4.2 算法復(fù)雜度分析27-28
• 4.3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)28-34
• 4.3.1 測(cè)試事例28-29
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析29-33
• 4.3.3 算法效率和顯著性差異分析33-34
• 4.4 本章小結(jié)34-35
• 第五章 果蠅免疫協(xié)同進(jìn)化算法35-44
• 5.1 果蠅免疫應(yīng)答機(jī)制35-36
• 5.2 人工果蠅免疫優(yōu)化模型36
• 5.3 算法原理與算法描述36-38
• 5.4 數(shù)值實(shí)驗(yàn)38-43
• 5.4.1 測(cè)試事例38-39
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)比較分析39-42
• 5.4.3 算法效率與顯著性差異分析42-43
• 5.5 本章小結(jié)43-44
• 第六章 總結(jié)與展望44-46
• 6.1 論文總結(jié)44
• 6.2 進(jìn)一步研究工作44-46
• 致謝46-47
• 參考文獻(xiàn)47-50
• 附錄：攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果50-51

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