蟻群算法的改進及其水資源應用.pdf

1、本論文在前人研究基礎上，對蟻群算法進行了改進，建立了蟻群算法在水資源優(yōu)化和預測等方面的新模型，通過MATLAB計算機語言編程，進行數據處理，應用于實踐中，較好地解決了水資源系統(tǒng)中的多元復雜性問題，取得了良好的效果。 本文取得了以下三方面的成果： 1.本文介紹了一種具有隨機性的局部搜索策略的蟻群算法模型，它可以提高一般函數優(yōu)化問題的求解精度和搜索效率。本次研究將該模型成功的應用在明渠斷面臨界水深優(yōu)化計算、溢流壩下游斷面水深

2、優(yōu)化計算中，效果十分明顯，計算精度也較高。 2.本論文找到了蟻群算法與Marr小波神經網絡的結合點，用優(yōu)化連續(xù)空間的多維蟻群算法代替梯度下降法，調節(jié)BP網絡的權值與小波函數的伸縮系數、平移系數：用小波函數Marr代替BP網絡中的S型激活函數；并用小波網絡的總體標準差作為蟻群算法的目標函數。該耦合模型用于水稻需水量預測中，取得了滿意效果。 3.蟻群算法具有很好的全局優(yōu)化能力。本文在實碼加速遺傳算法的基礎上，對該模型進行了很