空間自適應優(yōu)化技術(shù)及在隧道施工參數(shù)優(yōu)化中的應用.pdf

1、在工程技術(shù)、經(jīng)濟管理和社會科學等領域里，存在著大量的優(yōu)化問題，人們對優(yōu)化問題進行了深入的研究，并形成了許多優(yōu)化方法。智能優(yōu)化算法作為一類優(yōu)化方法，應用領域日益廣泛，但是智能優(yōu)化技術(shù)也存在收斂速度慢、早熟收斂和優(yōu)化解精度低等問題。 本文設計了空間自適應機制并將均勻設計思想引入智能優(yōu)化算法中，試圖提高智能算法的優(yōu)化性能。 全文一共分六章闡述，各章節(jié)內(nèi)容如下： 第一章為緒論，介紹了優(yōu)化的基本理論，常見的智能優(yōu)化算法及應

2、用，總結(jié)了智能優(yōu)化算法普遍存在的不足并提出了改進建議，同時對盾構(gòu)法隧道施工基本原理和常見問題及方法進行了簡述。 第二章對智能優(yōu)化技術(shù)改進的思路作了介紹。文章提出了空間自適應概念，搜索空間的收縮擴張根據(jù)優(yōu)化情況進行自適應調(diào)整。首先，優(yōu)化算法通過重復進行不完全演化，獲得足夠多的較優(yōu)信息，為收縮空間提供依據(jù)；接著，以精英解為中心收縮空間，避免對冗余空間進行無效搜索，從而提高算法的尋優(yōu)效率；最后，基于最優(yōu)解的變化擴張空間，幫助算法跳出局

3、部最優(yōu)，避免早熟收斂。另外，本章還引入均勻設計思想，利用均勻設計表進行初始種群的產(chǎn)生和算法參數(shù)選擇試驗的安排。 針對基本PSO與AIS算法的不足，本文分別在第三章和第四章將第二章的優(yōu)化策略引入其中，提出并詳細描述了空間自適應粒子群優(yōu)化算法(SPSO)和空間自適應免疫克隆選擇優(yōu)化算法(SAIS)。為了優(yōu)化算法參數(shù)，本文采用均勻設計實驗法安排參數(shù)選擇試驗并完成參數(shù)的組合優(yōu)化。基準測試函數(shù)仿真結(jié)果表明SPSO和SAlS較原有算法在優(yōu)化