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文檔簡介
1、最優(yōu)化技術是一個較新的科學分支,它所研究的問題是在眾多方案中討論什么樣的方案最優(yōu),怎樣尋找最優(yōu)方案.隨著生產的發(fā)展、科學的進步,最優(yōu)化這一課題吸引了越來越多的學者,特別是近幾十年來,由于科學技術的發(fā)展以及計算機技術的出現(xiàn)和發(fā)展,為最優(yōu)化技術的發(fā)展提供了有效的手段,使最優(yōu)化技術獲得了十分迅速的發(fā)展.優(yōu)化算法在諸多工程領域得到了快速地推廣和應用,如系統(tǒng)控制、人工智能、模式識別、生產調度、VLSI技術、計算機工程等等;實現(xiàn)生產過程中的最優(yōu)化,
2、對提高生產效率與效益、節(jié)省資源具有重要的作用.同時,優(yōu)化方法的理論研究對改進算法的性能、拓寬算法應用領域、完善算法體系同樣具有重要作用.因此,優(yōu)化理論與算法的研究是一個同時具有理論意義和實用價值的重要課題.該文在網(wǎng)格計算平臺的基礎上,研究了智能優(yōu)化算法的原理及其應用.在各種智能優(yōu)化算法中,主要研究了應用廣泛,較具有代表性的遺傳算法、模擬退火算法、混合優(yōu)化算法、禁忌算法、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法.在研究的過程中,采用了較為豐富的研
3、究手段,對遺傳算法,主要是研究了算法的各參數(shù)如遺傳代數(shù)、種群規(guī)模等對優(yōu)化結果的影響;對模擬退火算法,研究了采用多種不同的退火過程對優(yōu)化結果的影響;對禁忌算法,研究了它在組合優(yōu)化問題與函數(shù)優(yōu)化問題上的應用,此外還對多種優(yōu)化策略混合優(yōu)化進行了研究,取得了較好的研究效果.該文內容分為三個部分:首先對網(wǎng)格計算平臺和優(yōu)化算法作了簡單的介紹;接著,通過TSP問題和Hammerstein模型識別問題這兩個應用實例,詳細介紹了常見的智能優(yōu)化算法,對各算
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