若干隨機性全局優(yōu)化算法及應用研究.pdf

1、在自然科學、工程技術(shù)與現(xiàn)代化管理中提出了許多復雜的全局優(yōu)化問題。如何有效地求解這些全局優(yōu)化問題已經(jīng)成為一個影響這些領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)鍵之一。在這樣的背景下，20世紀80年代初期以來，科學工作者研究了進化計算、模擬退火、禁忌搜索等隨機性全局優(yōu)化算法的理論和應用，解決了一批重要的實際問題。作者在前人的工作基礎上，對進化策略與模擬退火的理論及應用進行了較深入的研究。下面對是本文的一個概要： 第一部分從算法的理論和應用的角度，詳細地討論了進化

2、計算、模擬退火、禁忌搜索等算法的國內(nèi)外發(fā)展狀況，并闡述了本文的主要工作。 第二部分，針對連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問題，利用中心極限定理，在較弱的條件下，首先證明了基于均勻分布的進化策略是依概率收斂的，然后給出了采用一般連續(xù)型隨機變量作為變異算子的進化策略依概率收斂的證明。數(shù)值結(jié)果表明，對于維數(shù)較高的連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問題，采用基于均勻分布的進化策略能夠快速有效地收斂到全局極小點。并將此算法應用到醫(yī)學圖像配準中，顯示出算法的有效性。 第三部