隨著科技的發(fā)展,現(xiàn)實(shí)中的優(yōu)化問題越來越復(fù)雜,采用傳統(tǒng)優(yōu)化方法已難以進(jìn)行有效求解,故而迫切需要探索一些高效的智能優(yōu)化方法。受自然界中某些現(xiàn)象或過程的啟發(fā),研究人員提出了多種演化算法（Evolutionary Algorithms,EAs）范例,為復(fù)雜優(yōu)化問題的求解提供了新的途徑。然而,隨著迭代的進(jìn)行,演化算法的種群多樣性難以維持,從而易導(dǎo)致全局勘探與局部搜索的失衡。此外,在求解不同類型的優(yōu)化問題時(shí),演化算法的適應(yīng)性往往較差。有鑒于此,本文從多個(gè)角度出發(fā)分析和探索演化算法在求解連續(xù)優(yōu)化問題時(shí)的多樣性與自適應(yīng)性增強(qiáng)技術(shù)。具體針對布谷鳥搜索（Cuckoo Search,CS）算法,主要從控制參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整、多算子集成搜索以及個(gè)體引導(dǎo)機(jī)制等方面展開研究。本文的研究工作包括以下幾個(gè)方面:1.借鑒多算子集成搜索以及參數(shù)自適應(yīng)思想,提出了一種修正的布谷鳥搜索（Modified CS,MCS）算法。首先,采用一種增強(qiáng)型勘探策略,拓展了個(gè)體的搜索空間。其次,根據(jù)上次迭代過程中個(gè)體趨向于最優(yōu)解的百分比,自適應(yīng)地調(diào)整步長因子和發(fā)現(xiàn)概率,增強(qiáng)了算法面向不同優(yōu)化問題的適應(yīng)性。此外,采用變異策略來進(jìn)一步緩解早熟收... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：146 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

論文的組織結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3279598