魚群算法及在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、優(yōu)化命題存在于許多領(lǐng)域,在國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中有著巨大的應(yīng)用前景。隨著優(yōu)化對象復(fù)雜化和規(guī)?;奶岣?,其目標(biāo)函數(shù)呈現(xiàn)非線性、約束性、多目標(biāo)、多模態(tài)性,甚至非連續(xù)或非解析性的特點(diǎn),基于嚴(yán)格機(jī)理模型的傳統(tǒng)優(yōu)化方法在實(shí)施方面變得俞加困難。 現(xiàn)代智能優(yōu)化算法通過“擬物”與“仿生”,形成大規(guī)模并行且具有自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)等智能特征的計(jì)算系統(tǒng),為復(fù)雜優(yōu)化問題的解決提供了一條十分有效的新途徑。與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相比,它具有無集中控制、多代理機(jī)制、

2、算法結(jié)構(gòu)簡單、隱含并行性、易理解和易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn),在實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的優(yōu)化、提高生產(chǎn)效率與效益、節(jié)省資源等方面逐步發(fā)揮著重要作用。 人工魚群算法是一種基于模擬魚群行為的優(yōu)化算法,它具有對目標(biāo)函數(shù)、初始值和參數(shù)設(shè)定要求不高,具備并行處理能力和全局尋優(yōu)能力等方面的優(yōu)點(diǎn)。 本文主要研究了人工魚群算法的改進(jìn)與應(yīng)用,主要研究內(nèi)容如下: 對人工魚群算法中擁擠度因子的性質(zhì)、特點(diǎn)、作用機(jī)理,及其對優(yōu)化結(jié)果的影響進(jìn)行了全面分析,并選取測

3、試函數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,擁擠度因子在克服局部極值、改善收斂速度和精度方面沒有明顯的優(yōu)勢。因此,實(shí)際運(yùn)用中,可以忽略擁擠的因素,在簡化算法的同時(shí),擁有很好的收斂速度和優(yōu)化精度,并保持較強(qiáng)的克服局部極值的能力。 在對人工魚群算法的尋優(yōu)機(jī)理深入分析研究的基礎(chǔ)上,提出了四種自適應(yīng)人工魚群算法,通過賦予人工魚更多的智能,使每條人工魚都能根據(jù)魚群的狀態(tài)自動(dòng)選擇并適時(shí)調(diào)整自身的視野和步長,從而簡化了參數(shù)設(shè)定,提高了收斂速度和尋優(yōu)精度。實(shí)

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