一類計(jì)算智能方法的停滯問(wèn)題研究.pdf

1、近年來(lái)，復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題尋求高效的解決方法已成為優(yōu)化領(lǐng)域的一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的研究課題。除了傳統(tǒng)優(yōu)化方法，計(jì)算智能方法正在得到越來(lái)越多的研究人員的關(guān)注和重視。以遺傳算法，蟻群算法和粒子群算法為代表的一類計(jì)算智能方法，它們從生物進(jìn)化或動(dòng)物群體協(xié)作的搜索機(jī)制中得到啟發(fā)，利用群體的優(yōu)勢(shì)，在沒(méi)有集中控制并且不提供全局模型的前提下，快速有效地搜索復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的解空間，尋求全局最優(yōu)解。
　　 停滯問(wèn)題一直是計(jì)算智能方法理論和應(yīng)用飽受困擾的一大難題，

2、這不僅關(guān)系到已有計(jì)算智能方法如何設(shè)置算法的結(jié)構(gòu)和參數(shù)以確?？焖偾蠼獯齼?yōu)化問(wèn)題，同時(shí)也涉及到針對(duì)復(fù)雜的實(shí)際優(yōu)化難題如何構(gòu)造出快速有效的新計(jì)算智能方法的問(wèn)題。本文針對(duì)以遺傳算法、蟻群算法和粒子群優(yōu)化算法為代表的一類計(jì)算智能方法在解決復(fù)雜優(yōu)化難題時(shí)出現(xiàn)停滯的問(wèn)題進(jìn)行了深入研究，主要的創(chuàng)新點(diǎn)和研究成果有：
　　 (1)研究了集中化搜索和多樣化搜索對(duì)解集更新序列出現(xiàn)停滯的影響。本文通過(guò)對(duì)一類計(jì)算智能算法的搜索機(jī)理進(jìn)行分析，根據(jù)在搜索過(guò)程中

3、解集內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化的性質(zhì)定義解集多樣度，并基于此定義了兩種基本的搜索策略：多樣化搜索和集中化搜索。從理論上證明集中化搜索，縮小了解空間的搜索范圍，是導(dǎo)致解集停滯收斂的主要原因。而多樣化搜索能擴(kuò)大解集的搜索范圍，促使算法跳出局部最優(yōu)。最后，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法、蟻群算法和粒子群優(yōu)化算法的實(shí)際算例分析，說(shuō)明典型的計(jì)算智能方法其搜索策略的集中化搜索和多樣化搜索性質(zhì)，以及算法出現(xiàn)停滯收斂的表現(xiàn)，驗(yàn)證了理論分析結(jié)論的正確性。
　　 (2)得出了

4、基于統(tǒng)一模型的一類計(jì)算智能方法幾乎肯定弱收斂和幾乎肯定強(qiáng)收斂的充分條件。本文首先分析了這類計(jì)算智能方法在方法論上的共同特點(diǎn)，建立起統(tǒng)一模型，從更一般化的角度來(lái)分析此類算法出現(xiàn)停滯現(xiàn)象的原因。接著，基于此模型，分別定義了表征解集變化強(qiáng)弱和解集優(yōu)化程度的集組元變化率和解集改善率。同時(shí)，給出了計(jì)算智能方法搜索生成的解集更新狀態(tài)轉(zhuǎn)移序列的各種蓋然論收斂的概念并分析了他們之間的關(guān)系。然后借助于隨機(jī)過(guò)程理論，證明基于統(tǒng)一模型的計(jì)算智能方法在一定條件

5、下幾乎肯定弱收斂。最后，在傳統(tǒng)的Markov鏈分析中運(yùn)用鞅理論，證明這類計(jì)算智能方法在一定條件下幾乎肯定強(qiáng)收斂。
　　 (3)提出了一種用于復(fù)雜問(wèn)題自適應(yīng)優(yōu)化且能有效克服停滯的云滴算法。本文基于云模型的特征，結(jié)合計(jì)算智能方法的基本原理，提出一種用于復(fù)雜問(wèn)題自適應(yīng)優(yōu)化的云滴算法。該算法采用多維逆向云模型建立解集的特征參數(shù)，并根據(jù)是否出現(xiàn)當(dāng)代精英和跨代精英自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，再通過(guò)多維正向云模型產(chǎn)生新一代解集。云滴算法具有表示、再現(xiàn)和挖

6、掘待優(yōu)化問(wèn)題的不確定知識(shí)的特點(diǎn)，無(wú)需預(yù)先設(shè)置其搜索策略和參數(shù)，且不論解集處于何種初始狀態(tài)，整個(gè)系統(tǒng)能自適應(yīng)地進(jìn)行演化。然后借助于隨機(jī)過(guò)程理論，在傳統(tǒng)的Markov鏈分析中運(yùn)用鞅理論，證明了云滴算法在一定條件下幾乎肯定強(qiáng)收斂。最后通過(guò)兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試問(wèn)題的求解試驗(yàn)表明，與現(xiàn)有的四種算法相比，該算法不但收斂速度快，而且具有更好的自適應(yīng)能力，能更有效地克服停滯現(xiàn)象的產(chǎn)生。
　　 (4)提出了一類混沌系統(tǒng)未知參數(shù)辨識(shí)問(wèn)題的解決方法。本文通過(guò)