29610.基于alopex的改進野草算法研究

1、基于Aiopcx的改進野草算法研究摘要基于Alopex的改進野草算法研究專業(yè)名稱：計算機應用技術申請者姓名：彭俊導師姓名：詹泳野草算法是近年來提出的一種簡單有效的基于群體策略的新型數值優(yōu)化算法。由于野草在侵略殖民化過程中體現(xiàn)出較強的魯棒性、自適應性和隨機性，自其提出以來受到國內外學術界和工程優(yōu)化領域、圖像處理、數據挖掘等領域的廣泛關注與應用。但由于野草算法本身也存在著收斂速度慢、尋優(yōu)精度不高等缺點，大大限制了野草算法在各個領域的應用。近

2、年來，針對野草算法的改進是一個比較熱門的研究方向。雖然這些研究人員針對基本野草算法進行了大量的改進工作，但這些算法也存在一些局限性。例如，對一些復雜問題容易陷入局部最優(yōu)，致使求解精度降低；在進化后期算法收斂速度會變降低。針對這兩個問題，本文對野草算法進行了比較全面的研究，包括對算法的相關分析、改進以及應用，目的在于完善和擴展野草算法的理論研究以及應用范圍。一本文的研究工作主要包括以下幾個部分：～1)本文對野草算法進行了比較系統(tǒng)而全面的分

3、析，包括算法中所使用的策略、算法收斂性的分析以及控制參數對算法性能的影響等。拓展了野草算法的基礎理論研究并且得出了較為合理的參數選擇，為后文算法研究過程中參數的選擇提供了參考依據。2)針對基本野草算法存在的尋優(yōu)精度不高和收斂速度變慢的現(xiàn)象，提出了一種基于Alopex的改進野草算法。新算法既能有效利用Alopex算法的隨機性增加種群多樣性，從而提高算法求解精度，避免了算法陷入局部最優(yōu)；同時，又能利用Alopex算法的啟發(fā)性，計算個體自變量

4、以及目標函數值的變化情況來確定算法的進一步搜索方向的概率，逐步向目標值逼近，有效提高收斂速度。T基于Alopcx的改進野草算法研究MROVEDIN、乃～Sr、廠EⅥ1巳EDOP田【ⅦZAⅡONALGORI即?、鯝BSTRACTMajor：ComputerapplicationtechnologyName：PengJunSupervisor：ZhanYongInvasiveWeedOptimizationalgorithmproposed

5、inrecentyearsisasimpleandeffectivenumericaloptimizationalgorithmbasedonthemodelgroupslrategy，n尬weedreflectsthestrongrobustness，adaptabilityandrandomnessintheinvasionprocessofcolonizationItwasusedindomesticandforeignacade

6、micandengineeringoptimizationfield，imageprocessing，widespreadattentionandapplicationinthefieldofdataminingandSOonsinceitwasputforwardButbecauseoftheslowconvergencespeed，optimizationaccuracyisnotSOhighgreatlylimitstheInva

7、siveWeedOptimizationalgorithmapplicationinallfieldsInrecentyears，theInvasiveWeedOptimizationalgorithmisahotresearchdirectionalthoughtheresearchersconductedalotofimprovementstothebasicalgorithmofwe地dsButthesealgorithmshav

8、esomelimitations，suchasitiseasyforsomecomplexproblemstofallintolocaloptimalsolutionresultinginreducedaccuracyandtheconvergencespeedwillalsoslowdownlaterTosolvethesetwoproblems，thispaperstudiedthewePA]lsalgorithmsystemati

9、callyincludingcorrelationanalysisandimprovementintheoryandapplicationimprovementandexpansionapplicationsofInvasiveWeedOptimizationalgorithm111emainresearchworkofthispaperincludesthefollowingparts：1)砸spaperanalysesthehvas