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文檔簡介
1、實(shí)值優(yōu)化存在廣泛的應(yīng)用背景,很多科學(xué)研究與工程實(shí)踐問題都可抽象為實(shí)值優(yōu)化模型加以求解。自然計(jì)算優(yōu)化算法作為一類基于群體搜索的啟發(fā)式方法,因具有簡單、易實(shí)現(xiàn)、全局搜索能力強(qiáng)等特點(diǎn),在實(shí)值優(yōu)化領(lǐng)域受到越來越多的關(guān)注。然而,這類方法仍然存在收斂慢、控制參數(shù)敏感、無法有效求解大規(guī)模問題等不足,嚴(yán)重影響了算法的求解效率、易用性與可擴(kuò)展性,限制了其在相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展。針對(duì)自然計(jì)算優(yōu)化方法目前存在的不足,本論文主要有以下三個(gè)研究目的:
2、 1.研究設(shè)計(jì)基于自然計(jì)算的高效易用型實(shí)值優(yōu)化算法;
2.研究設(shè)計(jì)適用于大規(guī)模實(shí)值優(yōu)化問題的自然計(jì)算優(yōu)化算法;
3.開展自然計(jì)算優(yōu)化算法的應(yīng)用研究,分析其實(shí)用價(jià)值。
根據(jù)以上研究目的,本論文以自然計(jì)算中差分演化算法與協(xié)作型協(xié)同演化為基礎(chǔ),進(jìn)行了一系列算法設(shè)計(jì)與分析研究,并將相關(guān)算法用于求解兩個(gè)具體應(yīng)用問題。具體而言,本論文的主要研究工作與創(chuàng)新之處包括以下幾個(gè)方面:
1.首先分析了差
3、分演化算法搜索原理,并通過引入高斯和柯西鄰域算子進(jìn)行更合理的搜索步長控制,提出了一種更高效的鄰域控制差分演化算法;
2.研究與分析現(xiàn)存參數(shù)自適應(yīng)策略的特點(diǎn),通過融合改進(jìn)多種參數(shù)自適應(yīng)機(jī)制,設(shè)計(jì)了自動(dòng)設(shè)置與調(diào)整差分演化算法主要控制參數(shù)的方法,提出了一種高效易用的自適應(yīng)差分演化算法;
3.以協(xié)作型協(xié)同演化為基礎(chǔ),通過提出決策變量分組優(yōu)化思想,設(shè)計(jì)了一種基于分組分解的協(xié)作型協(xié)同演化算法框架,可有效求解決策變量多達(dá)1
4、000個(gè)的實(shí)值優(yōu)化問題;
4.為解決決策變量分組分解時(shí)分組大小不易確定的難題,提出了一種多層次協(xié)同性協(xié)同演化算法,獲得分組大小層面的自適應(yīng)控制;
5.通過將建筑熱模型中的參數(shù)識(shí)別抽象為實(shí)值優(yōu)化問題,并采用一種改進(jìn)的自適應(yīng)差分演化算法加以求解,提供了一種有效的參數(shù)識(shí)別求解方案;
6.以B樣條曲線為幾何表示,提出了一種基于協(xié)作型協(xié)同演化的形狀優(yōu)化算法,通過對(duì)2維目標(biāo)形狀的擬合實(shí)驗(yàn)分析,驗(yàn)證了算法有效
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