本文選題：人工蜂群算法　切入點(diǎn)：群智能算法　出處：《西安電子科技大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：優(yōu)化問題無處不有,而且各個(gè)領(lǐng)域提出的優(yōu)化問題越來越復(fù)雜,許多傳統(tǒng)的優(yōu)化算法在一些復(fù)雜的優(yōu)化問題面前變得無能為力.因此,人們不斷尋找新的求解方法.仿生智能優(yōu)化算法的出現(xiàn),使得這些復(fù)雜優(yōu)化問題的求解變?yōu)楝F(xiàn)實(shí).由于該方法一般不需要目標(biāo)函數(shù)和約束條件的任何先驗(yàn)信息,能較好適應(yīng)復(fù)雜優(yōu)化問題的求解,具有并行計(jì)算的特點(diǎn),同時(shí)具有很好的魯棒性,仿生智能優(yōu)化算法一出現(xiàn)就引起了廣大科研人員的關(guān)注,被應(yīng)用于旅行商問題、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、圖像處理等問題.2005年提出的人工蜂群算法就是一種仿生智能優(yōu)化算法,已成功應(yīng)用于眾多研究領(lǐng)域.但人工蜂群算法與以往的智能優(yōu)化算法一樣,也存在種群探索能力與開發(fā)能力之間不平衡的問題,算法的探索能力強(qiáng)大,但開發(fā)能力不足,易于陷入局部最優(yōu),收斂速度慢等,且其數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)也十分薄弱.本文針對(duì)人工蜂群算法的缺點(diǎn),提出了幾種改進(jìn)的人工蜂群算法,成功應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化問題,約束函數(shù)優(yōu)化問題和非負(fù)線性最小二乘問題.同時(shí)通過引入隨機(jī)過程中的鞅理論證明了人工蜂群算法的幾乎處處必然強(qiáng)收斂性.本文的主要研究工作如下：1、證明了人工蜂群算法的收斂性.已有的人工蜂群算法收斂性分析是基于算法的遍歷性分析,在概率收斂意義下考慮的.這種收斂性分析不確保算法在有限步內(nèi)收斂到問題的全局最優(yōu)解.本文嘗試運(yùn)用鞅論研究人工蜂群算法的幾乎必然強(qiáng)收斂性,證明了人工蜂群算法確保能以概率1在有限步內(nèi)達(dá)到全局最優(yōu)解.這一結(jié)論為拓寬人工蜂群算法的應(yīng)用范圍奠定理論基礎(chǔ),并為人工蜂群算法的改進(jìn)及收斂性研究提供了新的理論工具.2、提出了一種全局優(yōu)化問題的混合人工蜂群算法.該算法通過引入正交初始化方法,使初始種群分布更加均勻,提高了算法的搜索效率,同時(shí)對(duì)原始算法雇傭蜂和跟隨蜂的搜索方程添加隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),擴(kuò)大了算法的搜素范圍,利用benchmark函數(shù)測(cè)試所提算法的有效性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果、收斂曲線圖和箱型圖表明算法能快速收斂到全局最優(yōu)解.3、提出了一種求解函數(shù)優(yōu)化問題的改進(jìn)人工蜂群算法.該算法受差分進(jìn)化算法的啟發(fā),對(duì)雇傭蜂和跟隨蜂提出了兩種新的搜索方程,利用p概率控制兩個(gè)方程的使用,同時(shí)引入正交初始化方法,利用benchmark函數(shù)測(cè)試改進(jìn)人工蜂群算法的性能,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法比一些改進(jìn)人工蜂群算法和其他智能優(yōu)化算法更有效.4、提出了一種求解非負(fù)最小二乘問題的人工蜂群算法.該算法受粒子群算法和差分進(jìn)化算法的啟發(fā),提出兩種改進(jìn)的搜索方程,在算法執(zhí)行過程中不在區(qū)分雇傭蜂和跟隨蜂的區(qū)別,將其統(tǒng)一為一種蜜蜂,利用p概率控制兩個(gè)搜索方程的使用,通過測(cè)試函數(shù)確定參數(shù)p值,同時(shí)引入正交初始化,利用benchmark測(cè)試函數(shù)和非負(fù)最小二乘問題的實(shí)例測(cè)試,表明所提出的算法比其他改進(jìn)算法和其他智能優(yōu)化算法收斂速度更快,解的精度更高.5、提出了一種全局優(yōu)化問題的混沌人工蜂群算法,并將該算法應(yīng)用于非負(fù)線性最小二乘問題.為了克服人工蜂群算法的不足,算法中使用反學(xué)習(xí)初始化作為種群初始化方法.為了進(jìn)一步改進(jìn)算法的性能,均衡算法的探索能力和開發(fā)能力,為新算法設(shè)計(jì)了新的搜索機(jī)制.另外,在算法中加入混沌局部搜索機(jī)制,使得算法在最優(yōu)解周圍進(jìn)行局部搜索.利用benchmark測(cè)試函數(shù)和非負(fù)最小二乘問題的實(shí)例測(cè)試,表明所提出的算法比其他改進(jìn)算法和其他智能優(yōu)化算法收斂速度更快,解的精度更高.6、針對(duì)約束函數(shù)優(yōu)化問題,提出了一種算法投資組合的人工蜂群算法.該算法基于自適應(yīng)約束處理進(jìn)化策略和Deb選擇策略下的人工蜂群算法,原有的處理約束函數(shù)優(yōu)化問題的方法大部分是把算法的運(yùn)行時(shí)間全部投入到一種算法或者是約束技術(shù)上去,該算法投資組合把算法的運(yùn)行時(shí)間分配到不同的算法和約束處理技術(shù)上,避免了算法運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)在算法中設(shè)計(jì)一個(gè)遷移階段,用來反應(yīng)算法之間的信息交流與共享,benchmark函數(shù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法比其他算法在求解約束優(yōu)化問題時(shí)擁有更高的成功率,更有效.
[Abstract]:Optimization problems exist everywhere, and all areas of the proposed optimization problems become more and more complex, many traditional optimization algorithms become incapable of action in the face of complex optimization problems. Therefore, people are constantly looking for a new solution. The bionic intelligent optimization algorithm, which solve the complex optimization problem into reality. Because any prior the method generally does not require the objective function and constraint conditions, can better adapt to solve complex optimization problems, with the characteristics of parallel computing, and has good robustness, bionic intelligent optimization algorithm has attracted the attention of many researchers, is applied to the traveling salesman problem, neural network, artificial bee colony the algorithm of image processing problems such as.2005 put forward is a kind of bionic intelligent optimization algorithm, has been successfully applied in many research fields. But the artificial bee colony algorithm The intelligent optimization algorithm, also exist between population exploration ability and development ability imbalance, explore algorithm ability strong, but development ability is insufficient, easy to fall into local optimum, the slow speed of convergence, and the mathematical theory foundation is also very weak. Aiming at the disadvantages of artificial bee colony algorithm, artificial bee colony algorithm is put forward several improved and successfully applied to the problem of function optimization, constrained optimization problem and non negative linear least squares problem. At the same time that the artificial bee colony algorithm almost sure convergence of everywhere through the martingale theory into the stochastic process. The main research work of this paper are as follows: 1. The convergence of the artificial bee colony algorithm analysis. Artificial bee colony algorithm convergence analysis existing ergodic algorithm based on consideration in the sense of probabilistic convergence. Convergence analysis of this algorithm does not ensure in Co. Step in the convergence to the global optimal solution of the problem. This paper attempts to use the almost sure convergence of martingale theory of artificial bee colony algorithm, artificial bee colony algorithm to ensure that with probability 1 in finite steps to reach the global optimal solution. This conclusion lays the theoretical foundation for broaden the scope of application of artificial bee colony algorithm, and provides the theory of new tools for.2 modified artificial bee colony algorithm and convergence analysis, this paper presents a global optimization problem of hybrid artificial bee colony algorithm. The algorithm by introducing the orthogonal initialization method, the initial population distribution is more uniform, improve the search efficiency of the algorithm, the original algorithm employed bees and bee follow search add random equation disturbance, expand the scope of search algorithm, the proposed algorithm is effective, using benchmark function test results, convergence curves and box plots show that the algorithm can fast charge Convergence to the global optimal solution of.3, puts forward a solving function optimization problem improved artificial bee colony algorithm. The algorithm by differential evolutionary algorithm inspired, the employed bees and the following bee put forward two new search using P probability equation, using two equations of control, while the introduction of orthogonal initialization method, performance improved artificial bee colony algorithm using benchmark function test, the experimental results show that the proposed algorithm is better than the improved artificial bee colony algorithm and other intelligent optimization algorithm is more effective in.4, the paper puts forward a new method of non negative least squares problem. The algorithm of artificial bee colony algorithm by particle swarm algorithm and heuristic algorithm, puts forward two kinds of improved search equation in the process does not distinguish between the employed bees and wasps will follow the implementation of the algorithm, the uniform as a bee, using P probability using two search control equation, through the test function The parameter p value, while the introduction of orthogonal initialization, using benchmark test function and non negative least squares problem instance test show that the proposed algorithm is faster than the other algorithm and other intelligent optimization algorithm convergence speed, the precision is higher.5, this paper proposes an optimization problem of the chaotic artificial bee colony algorithm, and the algorithm is applied to non negative linear least squares problem. In order to overcome the shortcomings of the artificial bee colony algorithm, using inverse learning as the method of initialization initialization algorithm. In order to further improve the performance of the algorithm, exploration ability and exploitation ability equalization algorithm, the design of the new search mechanism for the new algorithm. In addition, with chaotic local search mechanism in the algorithm in the algorithm the optimal solution around the local search. By using the benchmark test function and non negative least squares problem instances show that the proposed test The algorithm is faster than the other algorithm and other intelligent optimization algorithm convergence speed, the precision is higher for.6, a constrained optimization problem, artificial bee colony algorithm is put forward an algorithm of portfolio. The algorithm of adaptive constraint handling artificial bee colony algorithm evolutionary strategy and Deb selection strategy based on the method of constrained function optimization problems the original is the most of the running time of the algorithm into an algorithm or constraint up, the algorithm of portfolio allocation algorithm to the running time of algorithm and constraint handling technique on different, to avoid the risk of running the algorithm, while the design of a transfer stage in the algorithm, for the reaction between algorithm the information exchange and sharing, benchmark function experimental results show that the algorithm is better than other algorithms in solving constrained optimization problems with higher success rate, more Effect.

【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：1672018