本文關(guān)鍵詞：基于協(xié)同進(jìn)化的大規(guī)模優(yōu)化算法　出處：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著工程技術(shù)的發(fā)展與優(yōu)化問(wèn)題數(shù)學(xué)模型的逐漸完善,很多優(yōu)化問(wèn)題從最初的低維優(yōu)化發(fā)展成為現(xiàn)在的高維優(yōu)化問(wèn)題。因此具有高維特性的大規(guī)模問(wèn)題成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題,并且在工程實(shí)踐中也有廣泛應(yīng)用。雖然最近幾年進(jìn)化優(yōu)化在許多實(shí)值和組合優(yōu)化問(wèn)題上取得了很大的成功,但是大多數(shù)的隨機(jī)優(yōu)化算法,包括粒子群優(yōu)化算法、差分進(jìn)化算法和遺傳算法都會(huì)遭受“維數(shù)災(zāi)難”,隨著搜索空間維數(shù)的增加,算法的性能急劇退化。因此,與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的低維問(wèn)題相比,大規(guī)模問(wèn)題的全局最優(yōu)解是很難找到的。綜上所述,本文在動(dòng)態(tài)多種群粒子群優(yōu)化算法中引入?yún)f(xié)同進(jìn)化策略來(lái)求解大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題。首先,本文介紹了大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題的研究背景及意義,介紹了進(jìn)化算法在大規(guī)模優(yōu)化領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。重點(diǎn)講述了粒子群優(yōu)化算法在大規(guī)模問(wèn)題中的應(yīng)用,并介紹了粒子群優(yōu)化算法的特點(diǎn)。隨后又簡(jiǎn)述了近些年來(lái)粒子群優(yōu)化算法的發(fā)展歷程和研究方向。同時(shí)介紹了一些大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題的解決方案,為算法對(duì)比提供了基礎(chǔ)。其次,介紹了大規(guī)模優(yōu)化算法的基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù),說(shuō)明這些函數(shù)的性質(zhì),表現(xiàn)出大規(guī)模問(wèn)題的特點(diǎn)。接著,提出了高維空間中的種群初始化方法。主要通過(guò)與基本的隨機(jī)數(shù)生成器的初始化結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,說(shuō)明在大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題中,不同初始化方法的不同作用。使算法的種群在決策空間中分布更加均勻,使算法避免陷入局部最優(yōu)解。最后,針對(duì)大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題的特點(diǎn),提出多種群動(dòng)態(tài)的協(xié)同進(jìn)化算法,重點(diǎn)討論了該算法的特點(diǎn)、以及算法中涉及到的策略調(diào)整等。使用動(dòng)態(tài)粒子群優(yōu)化算法來(lái)解決具有大量決策變量的優(yōu)化問(wèn)題。通過(guò)與近些年提出的幾個(gè)大規(guī)模進(jìn)化算法的對(duì)比試驗(yàn),驗(yàn)證算法的有效性。
[Abstract]:With the development and optimization of engineering technology and the gradual improvement of mathematical models, many optimization problems develop from the initial low dimensional optimization to the current high-dimensional optimization problem. Therefore, the large-scale problem with high dimensional characteristics has become a hot issue in the current research and has been widely used in engineering practice. Although in recent years evolutionary optimization has achieved great success in many real and combinatorial optimization problems, but most of the stochastic optimization algorithms, such as particle swarm optimization algorithm, differential evolution algorithm and genetic algorithm will suffer from the "Curse of dimensionality", with the increase of the search space dimension, the algorithm performance degradation. Therefore, it is difficult to find the global optimal solution of the large-scale problem compared with the low dimensional problem with simple topology. To sum up, this paper introduces co evolution strategy in dynamic multigroup particle swarm optimization algorithm to solve large-scale optimization problems. First, this paper introduces the research background and significance of the large-scale optimization problem, and introduces the research status of the evolutionary algorithm in the large-scale optimization field. This paper focuses on the application of particle swarm optimization in large-scale problems, and introduces the characteristics of particle swarm optimization (PSO) algorithm. Then the development and research direction of particle swarm optimization (PSO) algorithm in recent years are briefly described. At the same time, some solutions for large-scale optimization problems are introduced, which provides a basis for algorithm comparison. Secondly, the reference test function of large-scale optimization algorithm is introduced, and the properties of these functions are illustrated, and the characteristics of large-scale problems are shown. Then, the method of population initialization in high dimensional space is proposed. By comparing with the initialization results of the basic random number generator, it is shown that the different initialization methods are different in the large-scale optimization problem. The population of the algorithm is more evenly distributed in the decision space, so that the algorithm can avoid falling into the local optimal solution. Finally, aiming at the characteristics of large-scale optimization problems, we propose a multigroup dynamic co evolutionary algorithm, focusing on the characteristics of the algorithm and the strategy adjustment involved in the algorithm. The dynamic particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to solve the optimization problem with a large number of decision variables. The effectiveness of the algorithm is verified by comparison with several large-scale evolutionary algorithms proposed in recent years.
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：1345230