本文關(guān)鍵詞：多蜂算法及其應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 演化算法 多蜂算法 局部搜索 全局搜索 優(yōu)化問題

【摘要】：在不同的學(xué)科和現(xiàn)實(shí)生活應(yīng)用中存在著大量復(fù)雜優(yōu)化問題,這些復(fù)雜優(yōu)化問題的解決對科學(xué)的發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用具有十分重要的意義。然而,這些問題的解決有賴于提出高性能的優(yōu)化算法,因?yàn)閭鹘y(tǒng)的優(yōu)化算法對它們是無能為力的。近二十多年來,人們發(fā)明了許多對求解復(fù)雜優(yōu)化問題十分有效的演化算法,其中基于蜜蜂覓食行為的蜂群算法就是這樣一類演化算法。它們提供了一種新的方法用于求解復(fù)雜的優(yōu)化問題。多蜂算法(Bees Algorithm)是眾多蜂群算法中一種,是由英國卡迪夫大學(xué)(Cardiff University)的D.T.Pham和A.Ghanbarzadeh于2005年發(fā)明的。它模擬了蜜蜂覓食行為,其基本思想是根據(jù)適應(yīng)度排序,適應(yīng)度高的個體在其鄰域內(nèi)進(jìn)行幾次局部搜索,適應(yīng)度較小的個體在整個解空間內(nèi)進(jìn)行全局搜索,從而使具有潛在希望的優(yōu)質(zhì)解能夠得到更多的開發(fā),這樣大大加快了該算法的收斂速度。經(jīng)過反復(fù)進(jìn)行全局和局部搜索,直到找到問題的最優(yōu)解或較好的近似解,或到達(dá)設(shè)置的最大演化代數(shù)。然而,大量研究表明,該算法雖然優(yōu)于其它蜂群算法,但是還存在著收斂速度慢,解的質(zhì)量不高等諸多問題。本課題研究的目的是針對多蜂算法的缺點(diǎn),對其進(jìn)行研究,提出了一些改進(jìn)算法,并將改進(jìn)后的算法應(yīng)用于求解分類問題和不等圓Packing問題,以期推進(jìn)該算法的研究和應(yīng)用。本文主要做了如下工作:(1)首先介紹了該課題的研究背景與意義、多蜂算法的研究現(xiàn)狀,接著介紹了多蜂算法的思想原理和該算法主要步驟的具體內(nèi)容。(2)介紹了求解分類問題的演化算法及其原理,并進(jìn)行了比較。把文法演化算法引入到改進(jìn)的多蜂算法中,提出了一個新的混合演化算法——文法多蜂算法(GBA),并用于求解分類問題。通過使用幾個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果研究表明:與基本的基因表達(dá)式編程分類算法和改進(jìn)的基因表達(dá)式編程分類算法相比,GBA能獲得更好的分類精度,且收斂速度提高很大,從而說明了GBA的可行性和有效性。(3)在多蜂算法框架的基礎(chǔ)上引入了三個新演化算子——交換算子、邊緣變異算子和漸變?nèi)质湛s算子,從而形成了一個改進(jìn)的多蜂算法,并用于求解不等圓Packing問題中的百圓包絡(luò)問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法求得的最優(yōu)解比目前其他演化算法求得的該問題的最優(yōu)解有較大的提高,表明了新算法的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：演化算法 多蜂算法 局部搜索 全局搜索 優(yōu)化問題
【學(xué)位授予單位】：石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP18
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 選題的背景、依據(jù)及研究意義10-11
• 1.2 多蜂算法研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文的主要工作簡介及結(jié)構(gòu)安排12-13
• 1.4 本章小結(jié)13-14
• 第二章 多蜂算法簡介14-18
• 2.1 多蜂算法思想原理14-15
• 2.2 多蜂算法框架15-16
• 2.2.1 初始化15
• 2.2.2 鄰域搜索15-16
• 2.2.3 全局搜索16
• 2.2.4 算法流程16
• 2.3 本章小結(jié)16-18
• 第三章 改進(jìn)的多蜂算法求解分類問題18-40
• 3.1 分類問題研究現(xiàn)狀及相關(guān)研究18-32
• 3.1.1 研究現(xiàn)狀18
• 3.1.2 求解分類問題的演化算法18-32
• 3.2 分類問題的描述32
• 3.2.1 問題描述32
• 3.2.2 樣本處理32
• 3.3 文法演化算法32-34
• 3.4 文法多蜂算法(GBA)解分類問題34-36
• 3.4.1 個體編碼34
• 3.4.2 鄰域搜索和全局搜索34-35
• 3.4.3 適應(yīng)度函數(shù)35
• 3.4.4 分類類別的確定和分類精度的定義35-36
• 3.5 實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果分析36-38
• 3.6 本章小結(jié)38-40
• 第四章 改進(jìn)的多蜂算法求解不等圓Packing問題40-56
• 4.1 相關(guān)研究40-47
• 4.1.1 全局優(yōu)化算法40-42
• 4.1.2 局部優(yōu)化算法42-47
• 4.2 問題描述47-48
• 4.3 改進(jìn)的多蜂算法求解不等圓Packing問題48-51
• 4.3.1 個體編碼48
• 4.3.2 適應(yīng)度函數(shù)48-49
• 4.3.3 演化算子設(shè)計(jì)49-50
• 4.3.4 改進(jìn)的多蜂算法50-51
• 4.4 實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果分析51-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 第五章 結(jié)論與展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-64
• 附錄A64-70
• 致謝70-72
• 作者簡介72-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和科研成果74

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本文編號：1014760