基于鴿群算法的函數(shù)優(yōu)化問題求解

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1、０研２０１４１０２４７４學(xué)校代碼：１０２０究生學(xué)號(hào)：分類號(hào)；亞Ｍ密級(jí)：垂戀：．東於作誼Ａ違碩ｄｒ?qū)W位論文墓于媒雌其法的逆教化化問雙乂解－ＡＰｉｅｏｎＩｎｓｐｉｒｅｄＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＦｉｍｃｔｉｏｎｇＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＰｒｏｂｌｅｍｓ作者；周雨巧指導(dǎo)教師：羅娜副教授一級(jí)學(xué)科：計(jì)算妍巧學(xué)技術(shù)二級(jí)學(xué)種！計(jì)３１機(jī)軟件與理論研究方向：人工智能學(xué)位類型；學(xué)術(shù)碩±東北師范大學(xué)學(xué)位評(píng)定委員會(huì)２０１６年６月獨(dú)創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所提交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)巧研巧

2、工作所?。崳?，論文中不包含其他人ｂ得的成栗。據(jù)我所知，除了特別加臥標(biāo)注和致謝的地方外經(jīng)發(fā)巧或撰寫過的硏巧成果。對(duì)本人的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，巧。在文中作了巧確的說明。本聲明的法律結(jié)果本人承擔(dān)。ｊ苗＾巧賠曰期：學(xué)位論文作者簽名：巧學(xué)位論文使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解東北師范大學(xué)巧關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)Ｉ定，即：東北師范火學(xué)有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子版。，允許論文被査閱和借閱本人授權(quán)東北師范大學(xué)可從將’＾學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢浩，可＾＾采用影印、縮印或巧

3、它復(fù)制手段保存、匯編本學(xué)位論文。）（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書南司的備：：Ｊ指導(dǎo)教師簽啼學(xué)位論文作者簽名名：：日期日期學(xué)位訟文作者畢業(yè)后去向：；】二作單位：電話：通訊地址：：郵編學(xué)校代碼：10200研究生學(xué)號(hào)：2014102474分類號(hào)：TP31密級(jí)：無(wú)碩士學(xué)位論文基于鴿群算法的函數(shù)優(yōu)化問題求解APigeon-InspiredAlgorithmforFunctionOptimizationProblems作者：周雨鵬指導(dǎo)教師：羅娜副教授一級(jí)學(xué)科：計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)二級(jí)學(xué)科：計(jì)算機(jī)軟件與理論研究方向：人工智能學(xué)

4、位類型：學(xué)術(shù)碩士東北師范大學(xué)學(xué)位評(píng)定委員會(huì)2016年5月摘要隨著科技的發(fā)展與新興技術(shù)的出現(xiàn)，人類生產(chǎn)生活中的許多困難問題在逐漸被解決，然而，在解決方法經(jīng)歷了從無(wú)到有以后，如何高效地解決這類問題，成為了國(guó)內(nèi)外學(xué)者不斷追求與研究的新目標(biāo)。現(xiàn)實(shí)世界中的優(yōu)化問題往往都有大規(guī)模，非線性，非凸性等特點(diǎn)，具有NP難度。所以作為現(xiàn)實(shí)問題的抽象，函數(shù)優(yōu)化問題特別是昂貴優(yōu)化問題正成為研究的熱點(diǎn)問題。目前，已經(jīng)有許多群體智能優(yōu)化算法被應(yīng)用到函數(shù)優(yōu)化問題當(dāng)中，這也從側(cè)面證明了群體智能算法對(duì)這類連續(xù)優(yōu)化問題的有效性。本文中，我們將通過改進(jìn)鴿群算法來(lái)求解函數(shù)優(yōu)化問題。鴿群算法由段海

5、濱教授于2014年提出，最初應(yīng)用于航空航天領(lǐng)域。由于該算法發(fā)展歷史較短，因此它還存在求解精度較差，收斂速度較慢，應(yīng)用領(lǐng)域狹窄等弊端。針對(duì)這些問題，我們提出了一種改進(jìn)鴿群算法，通過在算法的不同階段實(shí)施不同的改進(jìn)策略來(lái)提高算法效率。首先，在初始化過程中采用混沌加反向初始化，使得解的多樣性得以保證，加快收斂速度；其次，在迭代過程中引入帶有柯西擾動(dòng)的重分布策略，在一定程度上跳出局部最優(yōu)；最后，采用自適應(yīng)參數(shù)設(shè)置來(lái)平衡局部搜索和全局搜索，提高收斂速度。在20個(gè)多維度的經(jīng)典測(cè)試用例上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法比原始鴿群算法、CLPSO（綜合學(xué)習(xí)粒子群算法）、CMAES（

6、協(xié)方差適應(yīng)進(jìn)化策略）更有效。關(guān)鍵詞：函數(shù)優(yōu)化問題；鴿群算法；混沌；反向；柯西擾動(dòng)；自適應(yīng)參數(shù)IAbstractWiththedevelopmentofscienceandtheemergenceofnewtechnology,alotofdifficultproblemsinourdailylifearegenerallysolved.However,afterthemethodhasgrownoutofnothing,solvingproblemsefficientlyhasbecomeanewtargetcontinuouslypursuedandi

7、nvestigatedbydomesticandforeignscholars.Intherealisticworld,Optimizationproblemsarecharacterizedaslargescale,nonlinearandnon-convexitywhicharealwaysNP-hard.Therefore,thefunctionoptimizations,especiallythecomputationallyexpensiveoptimizationproblemswhicharetreatedastheabstractofre

8、alproblemsarebecomingahotspotissueofrese