
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文檔簡介
1、進(jìn)化算法是一類魯棒性強(qiáng)的全局搜索算法,對基于梯度的傳統(tǒng)優(yōu)化方法無法或難以處理的高度非線性、不可微、多峰、多變量問題,尤其是目標(biāo)函數(shù)的導(dǎo)數(shù)無法求出,受噪聲影響或沒有明確的數(shù)學(xué)形式這樣的問題,進(jìn)化算法具有很大的優(yōu)勢,越來越受到人們的青睞。作為一種簡單易用的隨機(jī)啟發(fā)式搜索算法,差分進(jìn)化算法以其穩(wěn)健性和較強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力受到了各國學(xué)者的廣泛關(guān)注。本文研究求解整數(shù)規(guī)劃、約束優(yōu)化和無約束優(yōu)化問題的差分進(jìn)化算法。本文的主要工作為:
對整
2、數(shù)規(guī)劃問題,設(shè)計了一種改進(jìn)的差分進(jìn)化算法。該算法采用了六個不同的變異算子以產(chǎn)生更好的后代,通過引入一個遷移算子避免算法早熟。在約束處理上,采用了一種基于可行性的判斷準(zhǔn)則來選擇較優(yōu)個體。最后,對十一個標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)作了數(shù)值實(shí)驗,與文獻(xiàn)中其它進(jìn)化算法的比較結(jié)果表明,改進(jìn)的差分進(jìn)化算法性能良好,特別是求解高維和約束問題其效果更好。
對約束優(yōu)化問題,采用罰函數(shù)法,把約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題,設(shè)計了一種混合差分進(jìn)化算法。該算法
3、在差分進(jìn)化算法的三種不同變異算子的基礎(chǔ)上,結(jié)合分布估計算法,在不同層面上進(jìn)行全局尋優(yōu)。最后,用該算法求解了十三個標(biāo)準(zhǔn)測試問題,并與文獻(xiàn)中已有的進(jìn)化算法作了比較,結(jié)果表明,改進(jìn)的差分進(jìn)化算法全局搜索能力強(qiáng)、精度高、收斂速度快,是約束優(yōu)化領(lǐng)域具有競爭力的算法之一。
對無約束優(yōu)化問題,結(jié)合單純形局部搜索算子,設(shè)計了一種新的混合算法。該算法在差分進(jìn)化算法的三種不同變異算子的基礎(chǔ)上,引入直方圖概率模型產(chǎn)生部分后代。最后,對十一個標(biāo)準(zhǔn)
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