演化學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法及其應(yīng)用研究

1、演化學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法及其應(yīng)用研究 演化學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法及其應(yīng)用研究邢立寧 【摘要】： 【摘要】： 最優(yōu)化技術(shù)在科學(xué)和工程等領(lǐng)域都有非常廣泛的應(yīng)用,受到了理論界和工程界的熱切關(guān)注和深入研究;優(yōu)化理論與算法的研究已成為一個(gè)具有理論意義和應(yīng)用價(jià)值的熱點(diǎn)課題。智能優(yōu)化方法模仿自然現(xiàn)象的運(yùn)行機(jī)制而產(chǎn)生,為解決復(fù)雜工程問(wèn)題提供了新思路和新手段。最優(yōu)化理論領(lǐng)域的“無(wú)免費(fèi)午餐”定理說(shuō)明算法混合是有效提高優(yōu)化性能的一種手段,將各種算法有效地集成起來(lái)

2、構(gòu)成新的高效的優(yōu)化方法是一個(gè)非常有價(jià)值的研究方向。 在現(xiàn)有智能優(yōu)化方法的基礎(chǔ)上,論文建立了演化學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法的基本框架。該框架采用智能優(yōu)化模型和知識(shí)模型相結(jié)合的集成建模思路:智能優(yōu)化模型按照“鄰域搜索”策略對(duì)待優(yōu)化問(wèn)題的可行空間進(jìn)行搜索;知識(shí)模型從前期優(yōu)化過(guò)程中挖掘有用知識(shí),然后采用知識(shí)來(lái)指導(dǎo)智能優(yōu)化模型的后續(xù)優(yōu)化過(guò)程。通過(guò)構(gòu)建演化學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化的基本框架,將智能優(yōu)化模型和知識(shí)模型有效地結(jié)合起來(lái),極大地提高了演化學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法的

3、優(yōu)化績(jī)效。演化學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法的基本框架為現(xiàn)有優(yōu)化方法改進(jìn)提供了一種有益的借鑒。 論文提出了精英個(gè)體知識(shí)、構(gòu)件知識(shí)、算子知識(shí)和參數(shù)知識(shí)等四種知識(shí)形式,為演化學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法嵌入知識(shí)奠定了重要基礎(chǔ);構(gòu)建了用于實(shí)現(xiàn)演化學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法的八類典型知識(shí),可輔助演化學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法高效地求解復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題。 針對(duì)連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種求解函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題的演化學(xué)習(xí)型遺傳算法。采用 21 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明演化學(xué)習(xí)型遺傳算法

4、在優(yōu)化性能方面優(yōu)于近期公開(kāi)發(fā)表的三種方法。 針對(duì)離散優(yōu)化問(wèn)題,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了求解三類典型離散優(yōu)化問(wèn)題的五種演化學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法?；跇?biāo)準(zhǔn)測(cè)試實(shí)例的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,演化學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法在優(yōu)化性能方面優(yōu)于近期公開(kāi)發(fā)表的多種方法。 針對(duì)實(shí)際工程問(wèn)題,將演化學(xué)習(xí)型遺傳算法和演化學(xué)習(xí)型蟻群算法分別應(yīng)用于體系仿真優(yōu)化問(wèn)題、衛(wèi)星地面站系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度問(wèn)題和多星任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題,獲得了非常滿意的實(shí)驗(yàn)結(jié)果?！娟P(guān)鍵詞】： 【關(guān)鍵詞】：智能優(yōu)化方法 智能優(yōu)化方法 遺

5、傳算法 遺傳算法 蟻群算法 蟻群算法 協(xié)同演化 協(xié)同演化 知識(shí) 知識(shí) 【學(xué)位授予單位】： 【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)【學(xué)位級(jí)別】： 【學(xué)位級(jí)別】：博士【學(xué)位授予年份】： 【學(xué)位授予年份】：2009【分類號(hào)】： 【分類號(hào)】：TP18【目錄】： 【目錄】： ? 摘要 14-15? Abstract15-17? 第一章 緒論 17-38? 1.1 研究背景、動(dòng)機(jī)及意義 17-20? 1.1.1 研究背景 17-18? 1.1.2 研究

6、動(dòng)機(jī) 18-20? 1.1.3 研究意義 20? 1.2 智能優(yōu)化方法 20-30? 3.2.4 變異操作 80-83? 3.2.5 災(zāi)變操作 83-86? 3.2.6 終止條件 86-87? 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 87-91? 3.3.1 參數(shù)設(shè)置 87? 3.3.2 幾種典型的函數(shù)優(yōu)化方法 87-89? 3.3.3 普通測(cè)試函數(shù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 89-90? 3.3.4 組合測(cè)試函數(shù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 90-91? 3.4 本章小結(jié) 91-93

7、? 第四章 求解離散優(yōu)化問(wèn)題的演化學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法 93-176? 4.1 求解非對(duì)稱旅行商問(wèn)題的演化學(xué)習(xí)型遺傳算法 93-105? 4.1.1 旅行商問(wèn)題描述及特點(diǎn)分析 93-96? 4.1.2 求解非對(duì)稱旅行商問(wèn)題的演化學(xué)習(xí)型遺傳算法 96-102? 4.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 102-105? 4.2 求解雙層 CARP 優(yōu)化問(wèn)題的演化學(xué)習(xí)型遺傳算法 105-136? 4.2.1 雙層 CARP 優(yōu)化問(wèn)題描述及特點(diǎn)分析 105-

8、113? 4.2.2 求解雙層 CARP 優(yōu)化問(wèn)題的基本框架 113-120? 4.2.3 求解雙層 CARP 優(yōu)化問(wèn)題的演化學(xué)習(xí)型遺傳算法 120-125? 4.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 125-136? 4.3 求解雙層 CARP 優(yōu)化問(wèn)題的演化學(xué)習(xí)型蟻群算法 136-149? 4.3.1 求解雙層 CARP 優(yōu)化問(wèn)題的演化學(xué)習(xí)型蟻群算法 136-145? 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 145-149? 4.4 求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題

9、的演化學(xué)習(xí)型蟻群算法 149-164? 4.4.1 柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題描述及特點(diǎn)分析 149-157? 4.4.2 求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題的演化學(xué)習(xí)型蟻群算法 157-163? 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 163-164? 4.5 求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題的演化學(xué)習(xí)型協(xié)同進(jìn)化算法 164-175? 4.5.1 求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題的演化學(xué)習(xí)型協(xié)同進(jìn)化算法 165-171? 4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 171-175? 4.6 本

10、章小結(jié) 175-176? 第五章 演化學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法在實(shí)際工程問(wèn)題中的應(yīng)用 176-228? 5.1 求解體系仿真優(yōu)化問(wèn)題的演化學(xué)習(xí)型遺傳算法 176-183? 5.1.1 體系仿真優(yōu)化問(wèn)題描述 176-178? 5.1.2 求解體系仿真優(yōu)化問(wèn)題的演化學(xué)習(xí)型遺傳算法 178-182? 5.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 182-183? 5.2 求解衛(wèi)星地面站系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度的演化學(xué)習(xí)型蟻群算法 183-190? 5.2.1 衛(wèi)星地面站系統(tǒng)任務(wù)