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《粒子群優(yōu)化算法的擴(kuò)展與應(yīng)用》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、浙江大學(xué)博士學(xué)位論文摘要粒子群優(yōu)化算法是近十年提出的一種隨機(jī)起始、平行搜索、有記憶的優(yōu)化算法。本文分析了它的優(yōu)缺點(diǎn)，將它與其他算法相結(jié)合，以便更好地解決實(shí)際應(yīng)用問題，為此作了如下一些工作：1．分析了粒子群優(yōu)化算法的基本形式、步驟、和結(jié)構(gòu)。討論了參數(shù)對(duì)算法效率的影響，并在一定條件下，得到了粒子的運(yùn)動(dòng)軌跡，且對(duì)其收斂性進(jìn)行了分析。2．提出通過能量函數(shù)把非線性方程組的求解轉(zhuǎn)化為能量函數(shù)的優(yōu)化問題，以克服牛頓迭代法初值難以選定的麻煩。進(jìn)而對(duì)此類問題分別提出用混沌改進(jìn)的粒子群算法和粒子群復(fù)形法進(jìn)行求解。將新方法用于建立復(fù)合材料的壽命與應(yīng)力，溫度、濕度的關(guān)系模型，和求解薄壁
2、矩形梁截面幾何尺寸的非線性方程，均取得良好的效果。3．對(duì)于旅行商問題(TSP)，提出將粒子群優(yōu)化算法的平行搜索與復(fù)形法的迭代機(jī)制相結(jié)合，再根據(jù)梯度與幾何分點(diǎn)的特性，設(shè)計(jì)了用粒子群復(fù)形法(MCPSO)求解旅行商問題的算法。同時(shí)又對(duì)TSP的解序列定義了新運(yùn)算，使MCPSO及其它連續(xù)優(yōu)化算法可用于TSP。此外，改進(jìn)了對(duì)解序列的最優(yōu)搜索，提供了可供深入研究的新思路。實(shí)際計(jì)算測(cè)試和應(yīng)用于印刷電路板鉆孔走刀路線優(yōu)化的結(jié)果，都顯示了該方案可行且有效，與其它方法相比有優(yōu)越性。對(duì)此類問題還提出用分塊逼近的粒子群算法進(jìn)行求解，也取得了良好的結(jié)果。浙江大學(xué)博士學(xué)位論文4．本文提出用混
3、沌粒子群算法進(jìn)行求解動(dòng)態(tài)優(yōu)化，通過適當(dāng)改進(jìn)使算法適合于求解此類問題。將其應(yīng)用于Park-Ramirez生物反應(yīng)器補(bǔ)料流率的動(dòng)態(tài)優(yōu)化控制、以及一個(gè)有固定邊值條件的間歇反應(yīng)器的最優(yōu)反應(yīng)溫度的動(dòng)態(tài)優(yōu)化控制等兩個(gè)實(shí)例，均取得良好效果。5．本文提出多目標(biāo)優(yōu)化問題的理想有效解概念，并對(duì)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行適當(dāng)?shù)馗倪M(jìn)使其能快速求出多目標(biāo)優(yōu)化問題的理想有效解。通過對(duì)多亞甲基多苯基多胺生產(chǎn)過程多目標(biāo)優(yōu)化的實(shí)際應(yīng)用取得良好效果。6．為了避免粒子群算法易陷局部極值的困境，本文提出用共軛方向與粒子群算法相結(jié)合的方法，并將該方法應(yīng)用于對(duì)s02催化氧化反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型的非線性參數(shù)估計(jì)，取得了良
4、好效果。另外還根據(jù)實(shí)際的需要，提出用二進(jìn)制表示的粒子群優(yōu)化算法以適應(yīng)實(shí)際要求。最后，總結(jié)了全文研究的內(nèi)容，指出了還沒有研究清楚的一些領(lǐng)域，提出了進(jìn)一步研究的方向。關(guān)鍵詞：粒子群優(yōu)化；群搜索：混沌；復(fù)形法；旅行商問題；動(dòng)態(tài)優(yōu)化；多目標(biāo)優(yōu)化；理想有效解：共軛方向法；參數(shù)估計(jì)；n浙江大學(xué)博士學(xué)位論文AbstractParticleSwarmOptimization(PSO)isaparallelsearchingalgorithm、^rimn+1memorypoints．AfteranalyzingandextendingthePSOalgorithm，thiswor
5、kmadethefollowingcontributions：1Thefundamentalreeursiveequation，procedureandstructureofPSOwerestudied，theinfluenceofparametertoefficiency,andtopologicalstructureofPSOwerereviewed．Undersomeconditions，thetrackofparticlemovementwasobtainedanditsconvergenceWasdiscussed．2Aimedatthenonline
6、arequations，anewapproachwhichatfirsttransformsthenonlinearequationsintooptimizationproblem,andthentosolvetheoptimizationproblembychaoticparticle舒Narlnoptimization(CPSO)algorithmandanotheralgorithmcombiningtheparticleswarmandmethodofcomplexoptimizationwereproposed．Theproposedalgorithm
7、swereappliedtomodeltherelationofcompositestructuresfatiguelifewimstress．temperatureandmoistureandtosolveanonlinearequationsofgeometricmeasurementoftIlillwallrectanglesection．3ConsideringtheTravelingsalesmanproblem(TSP)，amethodnamedMCPSOcombiningthemethodofcomplex(MC)andparticleswarmo
8、ptimization(
