基于蟻群算法的參考天空分類優(yōu)化方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、近些年來(lái),能源問(wèn)題越來(lái)越趨于緊張,如果可以充分的利用自然光,對(duì)節(jié)約能源將起到十分重要的意義。而天空亮度分布正是利用自然光的一個(gè)非常重要的因素。本文將在國(guó)內(nèi)外對(duì)天空亮度分布模型的研究成果基礎(chǔ)上,基于我國(guó)光氣候條件下的觀測(cè)資料,從影響天空亮度分布的氣象參數(shù)出發(fā),采用蟻群算法來(lái)研究天空分類方法,進(jìn)而得到相應(yīng)的天空亮度分布模型,為tp301.6提供理論依據(jù)。
   蟻群算法是一種仿生類的群體優(yōu)化算法,該算法具有較為優(yōu)秀的分布式求解能力。

2、在這些年的發(fā)展中,算法在組合優(yōu)化問(wèn)題的求解上取得了比較大的成就,在國(guó)內(nèi)外都有一定的影響力。但是算法本身的離散性本質(zhì)限制了其在連續(xù)空間優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用,由于本文所要研究的天空亮度分布模型參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題是一個(gè)連續(xù)空間的優(yōu)化問(wèn)題,那么如何能合理的將蟻群算法應(yīng)用到連續(xù)空間優(yōu)化問(wèn)題中去將成為本文研究的一個(gè)重點(diǎn)。
   蟻群算法又是一種概率選擇算法,螞蟻的移動(dòng)跟信息素的分布狀況息息相關(guān),所以要構(gòu)建一個(gè)性能優(yōu)越的蟻群算法,設(shè)計(jì)一個(gè)合理的信息素分

3、布模型是關(guān)鍵。在蟻群算法優(yōu)化連續(xù)空間問(wèn)題上,本文提出了兩種不同的優(yōu)化算法,一種是基于網(wǎng)格劃分的連續(xù)蟻群算法(DACO),另外一種是基于正態(tài)分布的連續(xù)蟻群算法(GACO)。DACO借鑒了基本蟻群算法優(yōu)化離散問(wèn)題的思想,將解空間的每一維都劃分成網(wǎng)格,在每一維上,信息素離散的分布在各個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上,螞蟻從起始點(diǎn)出發(fā),根據(jù)各維網(wǎng)格點(diǎn)上信息素的含量,逐維選擇經(jīng)過(guò)的網(wǎng)格點(diǎn),經(jīng)過(guò)Ⅳ次選擇之后,最終到達(dá)終點(diǎn),構(gòu)建出可行解。經(jīng)過(guò)多個(gè)經(jīng)典的函數(shù)測(cè)試,該算法適合

4、求解維度較低,并且較為簡(jiǎn)單的優(yōu)化問(wèn)題。與DACO不同,GACO的信息素是連續(xù)分布的,并且在解空間的各個(gè)維上都呈正態(tài)分布。GACO通過(guò)對(duì)信息素分布函數(shù)進(jìn)行采樣來(lái)完成螞蟻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移,通過(guò)更新最優(yōu)螞蟻所在位置,以及信息素分布函數(shù)的寬度值來(lái)更新信息素分布。為了改善算法尋找優(yōu)秀解的能力,GACO引入了模式搜索策略。經(jīng)過(guò)多個(gè)經(jīng)典測(cè)試函數(shù)測(cè)試,GACO具有較好的求解高維復(fù)雜問(wèn)題的能力。
   最后,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),利用實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù),結(jié)合GACO

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