本文關鍵詞：一種基于博弈論的混合優(yōu)化算法

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【摘要】：為了克服單種群智能優(yōu)化算法一些固有的缺點和局限性,提出了一種基于博弈論的多子群—多策略的混合優(yōu)化算法。該算法首先通過支付效用矩陣為參與尋優(yōu)的各子群選擇最優(yōu)策略;其次,各子群采用選取的最優(yōu)策略獨立尋優(yōu),并周期性地選擇和替換,使子群的策略動態(tài)適應搜索過程的變化;最后,將布谷鳥算法(CS)、粒子群算法(PSO)和差分進化算法(DE)兩兩混合,提出了CS-PSO、DE-PSO和DE-CS算法,并用于測試混合優(yōu)化算法的性能。仿真實驗結果表明:當混合策略中的單種優(yōu)化算法具有不同的搜索特性時,混合優(yōu)化算法具有更高的尋優(yōu)能力和收斂效率。
【作者單位】： 湖南大學機械與運載工程學院;
【關鍵詞】： 群智能優(yōu)化算法 混合算法 博弈論 支付效用矩陣 最優(yōu)策略
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71271078) 湖南省戰(zhàn)略新興產業(yè)重大專項資助項目(2013GK4049) 長沙市科技重大專項資助項目(K1306007-11-1)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 群智能優(yōu)化算法作為計算智能的一個重要分支,因其高效的優(yōu)化性能、無須問題特殊信息等優(yōu)點,受到學術界的普遍認同與關注,并廣泛應用于模式識別、系統控制、生產調度、計算機工程等許多領域,產生了巨大的經濟效益和社會效益。其中較具代表性的有蟻群算法、粒子群算法、差分進化

【相似文獻】

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中國碩士學位論文全文數據庫 前2條

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本文編號：716789