基于網(wǎng)格計(jì)算平臺的智能優(yōu)化算法應(yīng)用與研究.pdf

1、最優(yōu)化技術(shù)是一個(gè)較新的科學(xué)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(chǎn)的發(fā)展、科學(xué)的進(jìn)步,最優(yōu)化這一課題吸引了越來越多的學(xué)者,特別是近幾十年來,由于科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展,為最優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展提供了有效的手段,使最優(yōu)化技術(shù)獲得了十分迅速的發(fā)展.優(yōu)化算法在諸多工程領(lǐng)域得到了快速地推廣和應(yīng)用,如系統(tǒng)控制、人工智能、模式識別、生產(chǎn)調(diào)度、VLSI技術(shù)、計(jì)算機(jī)工程等等;實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的最優(yōu)化,

2、對提高生產(chǎn)效率與效益、節(jié)省資源具有重要的作用.同時(shí),優(yōu)化方法的理論研究對改進(jìn)算法的性能、拓寬算法應(yīng)用領(lǐng)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(gè)同時(shí)具有理論意義和實(shí)用價(jià)值的重要課題.該文在網(wǎng)格計(jì)算平臺的基礎(chǔ)上,研究了智能優(yōu)化算法的原理及其應(yīng)用.在各種智能優(yōu)化算法中,主要研究了應(yīng)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(luò)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(jié)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(jié)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(yīng)用,此外還對多種優(yōu)化策略混合優(yōu)化進(jìn)行了研究,取得了較好的研究效果.該文內(nèi)容分為三個(gè)部分:首先對網(wǎng)格計(jì)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(gè)應(yīng)用實(shí)例,詳細(xì)介紹了常見的智能優(yōu)化算法,對各算