12674.基于人工蜂群算法的高維多極值函數(shù)的全局優(yōu)化

1、分類號(hào)UDCTPl衛(wèi)碩士學(xué)位論文基于人工蜂群算法的高維多極值函數(shù)的全局優(yōu)化葉奕茂論文答辯日期2Q!魚生l旦!Z目學(xué)位授予日期2Q!魚生魚旦3Q旦答辯委員會(huì)主席段復(fù)建熬援基于人工蜂群算法的高維多極值函數(shù)的全局優(yōu)化摘要人工蜂群算法經(jīng)過多年的研究和應(yīng)用，該算法已經(jīng)發(fā)展到了一定的階段然而，與其他隨機(jī)仿生優(yōu)化算法一樣，算法在解決高維問題時(shí)還是存在容易陷入局部最優(yōu)解、收斂速度慢等問題針對(duì)這些存在的問題，本文對(duì)人工蜂群算法提出了一些改進(jìn)的方法，并應(yīng)用

2、改進(jìn)的算法解決高維多極值復(fù)雜函數(shù)的全局優(yōu)化問題，且進(jìn)行了相應(yīng)的分析論文主要研究工作如下：(1)本文經(jīng)過分析目前常用的幾種適應(yīng)度函數(shù)變換，提出了一種基于迭代代數(shù)而動(dòng)態(tài)變化的指數(shù)型變換的適應(yīng)度函數(shù)，并應(yīng)用該適應(yīng)度函數(shù)對(duì)高維多極值函數(shù)的優(yōu)化問題進(jìn)行求解，其結(jié)果表明本文改進(jìn)的適應(yīng)度函數(shù)的有效性(2)優(yōu)化個(gè)體的進(jìn)化迭代策略，提出了一種動(dòng)態(tài)控制引領(lǐng)蜂或跟隨蜂對(duì)蜜源領(lǐng)域的搜索空間的搜索策略，即在算法搜索初期引領(lǐng)蜂或跟隨蜂對(duì)蜜源領(lǐng)域的搜索鄰域要大些，使