分布估計(jì)算法種群進(jìn)化機(jī)制的研究

1、 學(xué)校代碼：10406 分類號：TP301.6 學(xué)號：090081002011 南昌航空大學(xué) 南昌航空大學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文 （學(xué)位研究生） 分布估計(jì)算法種群進(jìn)化機(jī)制的研究 分布估計(jì)算法種群進(jìn)化機(jī)制的研究 碩士研究生： 黃 情 操 導(dǎo) 師： 余 達(dá) 祥 副教授 申請學(xué)位級別： 碩 士 學(xué)科、專業(yè)： 信號與信息處理 所在單位

2、： 信息工程學(xué)院 答辯日期： 2012-06 授予學(xué)位單位： 南昌航空大學(xué) I 摘要 摘要 分布估計(jì)算法（EDAs）從提出到現(xiàn)在雖然取得了不少進(jìn)展，但是還有不少問題需要深入研究。例如對算法的種群進(jìn)化機(jī)制研究，算法的設(shè)計(jì)與應(yīng)用研究等。分布估計(jì)算法種群進(jìn)化機(jī)制主要包括算法的模式定理和變量之間的聯(lián)結(jié)關(guān)系，算法的種群多樣性保持和算法的收斂性。分布估計(jì)算法的變量之間的聯(lián)結(jié)關(guān)系是算法的本質(zhì)屬性，決定了算法求解問題的難度。算法的

3、種群多樣性保持對于分布估計(jì)算法避免陷入局部最優(yōu)有著極其重要的意義，決定了算法的搜索結(jié)果是否全局意義上的最優(yōu)解，是分布估計(jì)算法理論中一個(gè)非常重要的問題。收斂性是分布估計(jì)算法最重要的指標(biāo)之一，決定了算法能否正確有效的進(jìn)行搜索，能否正確有效的解決過去不能解決或者不能有效解決的問題，提高其工作效率。 本文以分布估計(jì)算法為基礎(chǔ)，結(jié)合其他智能算法，對于算法的收斂性和和多樣性進(jìn)行了研究。本文的研究內(nèi)容如下： (1) 首先介紹了分布估計(jì)算法及其研究背景

4、， 并且由一個(gè)例子簡單的介紹了分布估計(jì)算法的求解過程；接著對分布估計(jì)算法進(jìn)行了概要性的描述，引出了分布估計(jì)算法種群進(jìn)化機(jī)制的研究成果與不足，最后提出了本文的研究方向和方法。 (2) 著重介紹了分布估計(jì)算法的基本框架結(jié)構(gòu)， 變量離散型和變量連續(xù)型的分布估計(jì)算法的研究和發(fā)展，以及分布估計(jì)算法種群進(jìn)化機(jī)制的一些基礎(chǔ)理論，重點(diǎn)介紹了算法的收斂性分析和多樣性保持的數(shù)學(xué)工具和方法，為后面的研究打下基礎(chǔ)。 (3) 對一類分布估計(jì)算法中的種群進(jìn)化機(jī)制進(jìn)

5、行了研究，重點(diǎn)研究了分布估計(jì)算法的收斂性對于算法性能的影響，在簡要的分析蟻群算法的基礎(chǔ)上，提出了蟻群算法與分布估計(jì)算法融合的算法，并且運(yùn)用隨機(jī)過程理論中的馬爾科夫鏈對該算法的收斂性進(jìn)行了證明，最后通過實(shí)驗(yàn)仿真，表明在該模型下，在文中所述的算法有效的改善了分布估計(jì)算法的收斂性。 (4) 通過分析分布估計(jì)算法中種群進(jìn)化機(jī)制中的種群多樣性， 引入了均勻變異算子，并與單變量邊緣分布算法相結(jié)合提出了一種保持種群多樣性的單變量邊緣分布算法的算法，通