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《基于分級(jí)的粒子群優(yōu)化算法.研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、摘要摘要粒子群優(yōu)化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)是一種新穎進(jìn)化計(jì)算方法，最初受啟發(fā)于鳥群和魚群特定的社會(huì)行為，是基于種群搜索策略的自適應(yīng)隨機(jī)優(yōu)化算法。粒子群優(yōu)化算法具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、參數(shù)少、收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)，已被證明是一種較好全局優(yōu)化算法，引起了人們廣泛的關(guān)注。但是，粒子群優(yōu)化算法還存在早熟收斂和尋優(yōu)多樣性差等缺點(diǎn)。為了克服粒子群優(yōu)化算法的缺點(diǎn)，本文對(duì)粒子群優(yōu)化算法及相關(guān)的背景知識(shí)進(jìn)行了介紹，并對(duì)粒子群優(yōu)化算法的理論、框架模型和信息交流機(jī)制進(jìn)行了深入探討。在此基礎(chǔ)之上提出了兩種粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)算法，進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)驗(yàn)，結(jié)果證明了改進(jìn)方法的有效性。本文具體工作
2、如下：首先，對(duì)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行了研究與分析。詳細(xì)介紹了粒子群優(yōu)化算法的原理、實(shí)現(xiàn)和發(fā)展動(dòng)因。對(duì)粒子群優(yōu)化算法的信息交流模型進(jìn)行了探討，分析了一些典型的粒子群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。此外，還介紹了一些典型的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法，并對(duì)這些算法改進(jìn)的原理和方法進(jìn)行詳細(xì)分析，進(jìn)一步理解了粒子群優(yōu)化算法研究和發(fā)展的意義。其次，提出了一種分級(jí)的粒子群優(yōu)化算法。將分級(jí)思想引入粒子群優(yōu)化算法，按照適應(yīng)度對(duì)粒子進(jìn)行分級(jí)，將粒子群分割為三個(gè)級(jí)別，分別為優(yōu)秀、普通和較差粒子群，并對(duì)不同等級(jí)的粒子進(jìn)行不同方式的尋優(yōu)。通過這種分級(jí)的方法，在不同的分級(jí)中進(jìn)行差別尋優(yōu)，極大地保證了粒子群的多樣性，提升了粒子群優(yōu)化算法的尋優(yōu)性能。再次，
3、在前一章分級(jí)粒子群優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步改進(jìn)提出了分級(jí)混合粒子群優(yōu)化算法。該算法在上述分級(jí)的基礎(chǔ)上采用動(dòng)態(tài)分級(jí)方法，也將粒子群分為三級(jí)，各分級(jí)中粒子數(shù)量適應(yīng)性改變。并將改進(jìn)的單純形方法和半隨機(jī)搜索法融入到分級(jí)的粒子群中進(jìn)行尋優(yōu)操作，更大程度保證了改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的尋優(yōu)多樣性和收斂性，進(jìn)一步提高了粒子群算法的尋優(yōu)能力和尋優(yōu)效率。最后，對(duì)本文的研究和工作進(jìn)行了總結(jié)，提出了進(jìn)一步的研究展望。關(guān)鍵詞：粒子群優(yōu)化算法；群智能；分級(jí)；單純形；函數(shù)優(yōu)化廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTParticleSwarmOptimization(PSO)，anovelevolutionarycomputa
4、tiontechniqueoriginallyil印hdbycertainsocialbehaviorsofbirdflockingandfishschooling，isanadaptivestochasticalgorithmbasedonswarmsearchingstrategies．Duetoitssimplicityofimplementation,littlenumberofparametersandfastconvergence，PSOhasbeenapprovedtobeagoodglobaloptimizationalgorithmandhaswonmoreandmorea
5、ttention．However,therearesomedrawbacks，suchasprematureconvergence，poordiversityofoptimizationandsoOILToovercometheshortcomingsofPSOalgorithm,thispapergivesabriefintroductionofPSOalgorithmandsomerelatedbackground．ThePSOalgorithmtheory,thealgorithmframeworkmodelandthemechanismmodelarealsodeeplystudie
6、d．Basedonthesetheoreticalinvestigations，thispaperpresentstwoimprovedalgorithmsofPSO．Theexperimentsshowthattheimprovedalgorithmisfeasibleandeffective．Thispaperiscarriedoutasfollows：Firstly,thispaperstudiesandanalyzesPSOalgorithm．Theprinciples，impMmentationanddevelopingcausesofPSOalgorithmareelaborat
7、edhere．ThentheauthorprobesintotheinformationexchangingmodelofPSOandstudiesseveralclassicaltopologystructureofparticleswarm．Inaddition,sometypicalstrategiesofperfectingPSOalgorithmarealsointroducedandtheprin
