煙花算法是一種能夠模擬人類社會普遍存在的煙花爆炸產(chǎn)生火花規(guī)律的群體智能算法,該算法具有對質(zhì)量較優(yōu)煙花進行局部精細搜索,及對質(zhì)量較差煙花進行全局搜索的能力.特別的,煙花算法在處理最優(yōu)化問題上具有尤為突出的尋優(yōu)能力,一度成為廣大學(xué)者們熱捧的對象.雖然傳統(tǒng)煙花算法在求解全局函數(shù)優(yōu)化問題上的尋優(yōu)能力較強,但因該算法的爆炸個數(shù)較多,從而存在收斂速度較慢、精度較低等問題.對此,現(xiàn)已有許多學(xué)者在對該算法開展改進研究,然研究深度遠低于其他群體智能算法.因此,在煙花算法的優(yōu)化及應(yīng)用領(lǐng)域都具有較深的研究意義.本文的主要研究工作如下:1.為了加快算法的收斂速度、提高求解精度,本文在煙花算法(FA)原理的基礎(chǔ)上,嘗試增加種群間的信息交流,使用爬山算子和協(xié)作算子與煙花算法結(jié)合,利用雙種群并行運算的方式,增加種群多樣性,提出雙種群煙花算法(DFA),并采用種群熵計算種群多樣性,和選取8個典型測試函數(shù)分析算法的尋優(yōu)性能.實驗結(jié)果表明,雙種群煙花算法具有收斂速度快、收斂精度高等特點,是一種穩(wěn)定性較高的算法.2.針對煙花算法后期收斂速度慢,易陷入局部最優(yōu)的缺點,本文基于腎臟算法的重吸收策略可增加種群多樣性的思想,嘗試將...

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1煙花算法流程圖

圖2-1煙花算法流Flowchartoffirewor選擇N個煙花

圖3-2F1進化曲線

圖3-2F1進化曲線圖3-3F2進化曲線Fig.3-2F1ConvergenceCurveFig.3-3F2ConvergenceCurve

圖3-3F2進化曲線

圖3-2F1進化曲線圖3-3F2進化曲線Fig.3-2F1ConvergenceCurveFig.3-3F2ConvergenceCurve

圖3-4F3進化曲線

圖3-2F1進化曲線圖3-3F2進化曲線

本文編號：3950704