近年來,許多群智能優(yōu)化算法已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)和改進,并成功應(yīng)用于各種數(shù)值和組合優(yōu)化問題中,例如,差分進化算法、粒子群優(yōu)化算法、蝙蝠算法和狼群算法。由于群智能優(yōu)化算法可以在合理的時間內(nèi)為非線性、高維復雜、NP難問題能提供可接受的解決方案,因此它的普及性將會繼續(xù)增加。雞群優(yōu)化算法是在2014年提出的一種新的群智能優(yōu)化算法,該算法具有強的全局搜索能力、自適應(yīng)能力和多子群協(xié)作搜索能力等優(yōu)點,被廣泛用于解決各種優(yōu)化問題。本文針對雞群優(yōu)化算法的改進和應(yīng)用進行了如下研究:(1)針對基本雞群算法在求解高維優(yōu)化問題時過早收斂于局部最優(yōu)和收斂速度慢等問題,提出了一種耗散結(jié)構(gòu)和差分變異混合的雞群算法。該算法通過將耗散結(jié)構(gòu)引入到雄雞位置更新公式中,擴大了雞群算法的搜索空間,增強算法的全局搜索能力;同時,對隨機選擇的部分個體進行差分變異操作,抑制種群多樣性的迅速衰減,增強算法的收斂性能。通過從收斂速度、求解精度和穩(wěn)定性三方面對改進的算法與其他算法進行仿真分析,優(yōu)化對象為18個典型測試函數(shù),實驗結(jié)果表明了該算法的有效性和可行性。(2)針對雞群優(yōu)化算法在求解0-1背包問題時收斂速度慢、求解精度低等問題,提出了一種改進的二進制雞群優(yōu)化算法。為了保持基本雞群優(yōu)化算法優(yōu)秀的進化特點,一種實數(shù)和二進制混合編碼被提出,即算法是基于實數(shù)向量搜索,而需要求的解由二進制向量表示;另外,提出了一種修復策略,來增強算法獲得的解的質(zhì)量;最后,設(shè)計了一種變異操作減小群體陷入局部最優(yōu)的危險,從而加速了算法搜索空間的能力。通過將改進的算法和其他典型的算法對10個背包問題進行仿真實驗,并以尋優(yōu)速度、收斂精度、穩(wěn)定性和運行時間為四個準則進行分析,結(jié)果表明,改進后的雞群優(yōu)化算法在求解背包問題時更有效。
【學位單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP18
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 雞群優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作和結(jié)構(gòu)安排
第二章 雞群優(yōu)化算法
    2.1 雞群優(yōu)化算法簡介
    2.2 標準雞群優(yōu)化算法
        2.2.1 雄雞位置更新
        2.2.2 雌雞位置更新
        2.2.3 小雞位置更新
    2.3 標準雞群算法的具體步驟
    2.4 參數(shù)分析
    2.5 雞群算法的特點
    2.6 本章小結(jié)
第三章 耗散結(jié)構(gòu)和差分變異混合的雞群算法
    3.1 耗散結(jié)構(gòu)和差分變異混合的雞群算法（DMCSO）
        3.1.1 耗散結(jié)構(gòu)
        3.1.2 差分變異
        3.1.3 算法的具體步驟
    3.2 仿真實驗與分析
        3.2.1 參數(shù)設(shè)置
        3.2.2 性能分析
        3.2.3 混合策略的有效性
        3.2.4 算法尋優(yōu)精度和穩(wěn)定性比較
        3.2.5 算法收斂速度比較
    3.3 本章小結(jié)
第四章 一種改進的二進制雞群優(yōu)化算法解決0-1背包問題
    4.1 一種改進的二進制雞群算法求解0-1背包問題
        4.1.1 二進制雞群算法
        4.1.2 貪心策略
        4.1.3 變異過程
        4.1.4 算法的具體實現(xiàn)步驟
    4.2 仿真實驗和分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
致謝
作者簡介

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本文編號：2885758