人工蜂群算法的混合策略研究.pdf

1、聲明尸明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的科研成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。＼／一儲(chǔ)簽名：彈壘嗍關(guān)于學(xué)位論文使用權(quán)的說明本人完全了解太原科技大學(xué)有關(guān)保管、使用學(xué)位論文的規(guī)定，其中包括：①學(xué)校有權(quán)保管、并向有關(guān)部門送交學(xué)位論文的原件、復(fù)印件與電子版；②

2、學(xué)校可以采用影印、縮印或其它復(fù)制手段復(fù)制并保存學(xué)位論文；③學(xué)?？稍试S學(xué)位論文被查閱或借閱；④學(xué)?？梢詫W(xué)術(shù)交流為目的，復(fù)制贈(zèng)送和交換學(xué)位論文；⑤學(xué)?？梢怨紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容(保密學(xué)位論文在解密后遵守此規(guī)定)。作者簽名：導(dǎo)師簽名：期：專魚毒鼉》葶中文摘要群智能算法是通過模擬自然界生物的群體行為而構(gòu)造的隨機(jī)優(yōu)化算法，它為解決大量存在于計(jì)算機(jī)科學(xué)、管理科學(xué)、控制工程等領(lǐng)域的全局優(yōu)化問題提供了新的途徑，因此成為學(xué)術(shù)界長期研究的熱點(diǎn)。人工蜂

3、群算法是一種模擬蜜蜂群智能搜索行為的群智能優(yōu)化算法。由于其控制參數(shù)少、易于實(shí)現(xiàn)、計(jì)算簡潔等優(yōu)點(diǎn)，已被越來越多的學(xué)者所關(guān)注。但是目前關(guān)于人工蜂群算法的研究與應(yīng)用還處于初級(jí)階段，還存在很多問題有待深入改進(jìn)和解決。為了有效改善人工蜂群算法(ABC)的性能，論文從多個(gè)角度對(duì)其混合策略進(jìn)行了研究。首先，論文對(duì)人工蜂群算法的選擇策略進(jìn)行了詳細(xì)分析，在人工蜂群算法(ABC)中，跟隨蜂選擇食物源時(shí)采用的是按比例的適應(yīng)度選擇策略，使用這種選擇方法在算法后

4、期易產(chǎn)生有效個(gè)體的缺失，致使優(yōu)秀個(gè)體容易被忽略，使搜索過程陷入停滯，導(dǎo)致種群的多樣性下降。因此通過改善選擇策略，增加個(gè)體的多樣性，可以提高算法的全局收斂性和搜索效率。論文采用三種不同的選擇策略對(duì)人工蜂群算法進(jìn)行了改進(jìn)與分析，仿真實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的算法具有更強(qiáng)的尋優(yōu)能力，在收斂速度和精度上都有顯著提高。其次，論文針對(duì)人工蜂群算法(ABC)的不足，以種群收斂程度為依據(jù)，結(jié)合混沌優(yōu)化的思想，提出一種自適應(yīng)搜索空間的混沌蜂群算法(SACABC)。

5、其基本思想是在原搜索區(qū)域的基礎(chǔ)上，根據(jù)每次尋優(yōu)的結(jié)果自適應(yīng)的調(diào)整搜索空間，逐步縮小搜索區(qū)域，并利用混沌變量的內(nèi)在隨機(jī)性和遍歷性跳出局部最優(yōu)點(diǎn)，最終獲得最優(yōu)解。仿真實(shí)驗(yàn)表明，SACABC算法能有效地加快收斂速度，提高最優(yōu)解的精度，其性能明顯優(yōu)于基本ABC算法，尤其適合高維的復(fù)雜函數(shù)的尋優(yōu)。最后，為了有效改善人工蜂群算法(ABC)的性能，結(jié)合差分進(jìn)化算法，提出一種新的雙種群差分蜂群算法(BDABC)。首先通過基于反向?qū)W習(xí)的策略初始化種群，使