差分演化算法的評估、改進(jìn)與應(yīng)用研究

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1、分類號密級：１０１５１ＵＤＣ：單位代碼＃大４涂事乂掌在職人員攻讀碩±學(xué)位研究生學(xué)位論文差分演化算法的評估、改進(jìn)與應(yīng)用研究彭超指導(dǎo)教師魯明羽教授企業(yè)導(dǎo)師謝芳教授申請學(xué)位類別工程碩±工程領(lǐng)域計算機技術(shù)學(xué)位授予單位大連海事大學(xué)２０１６年１１月－．－■．１－■．．．分類號密級ＵＤＣ１０１單位代碼５１大連海事大學(xué)工程碩±學(xué)位論文差分演化算法的評估、改進(jìn)與應(yīng)用研究（學(xué)位論文形式：應(yīng)用研究）彭超指導(dǎo)教師魯明羽職稱教授企業(yè)導(dǎo)師謝芳職稱教授

2、學(xué)位授予單位大連海事大學(xué)申請學(xué)位類別工程碩±工程領(lǐng)域計算機技術(shù)論文完成日期２０１６１０１０答辯日期２０１６１１１９答辯委員會主席伸Ｓｔｕｄｙｏｎａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍＡ化的ｉｓＳｕｂｍｉｔｔｅｄ化ＤａｌｉａｎＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＩｎａｒｔｉａｌｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆｐｑＴｙｐｅｓｏｆＤｅｇｒｅｅｂｙ

3、ＰｅｎＣｈａｏｇＭａｏｒ（ｊ）Ｂｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ／ＴｈｅｓｉｓＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：ＰｒｏｆｅｓｓｏｒＬＵＭＩＮＧＹＵＭｏｎｔｈＹｅａｒ大連海事大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明原創(chuàng)性聲明工作所取得的成果，本人鄭重聲明：本論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨立進(jìn)行研究＂＂差分搪化算法的評估。、改進(jìn)與應(yīng)用研巧除撰寫成博／碩古學(xué)位論文，均己論文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，對滄文的研巧做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體在文中Ｗ明確方式標(biāo)明。本論文中不包含任何未加明確注明的其他個人或集體己。經(jīng)公開發(fā)表或未公開發(fā)表的成果？本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)學(xué)位論文作者

4、簽名：？Ｃ學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書—＇■本學(xué)位論文作者及指導(dǎo)教師完全了解大連海事大學(xué)有關(guān)保留、使用研巧生學(xué)學(xué)位論位論文的規(guī)定：，即大連海事大學(xué)有權(quán)保留并向國家有關(guān)部円或機構(gòu)送交。文的復(fù)印件和電子版，允許論文彼查閱和借閱本人授權(quán)大連海事大學(xué)可Ｗ將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，也可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編學(xué)位論文？同意將本學(xué)位論文收錄到《中國優(yōu)秀博碩±》（）、《中國學(xué)位論學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫（中國學(xué)術(shù)期刊光盤版）電子雜志社文全文數(shù)據(jù)庫》（中國科學(xué)技術(shù)信息研究所）等數(shù)據(jù)庫中，并Ｗ電子出版物形式出版發(fā)行和提供信息服務(wù)？

5、。保密的論文在解密后遵守此規(guī)定。：保密□在本學(xué)位論文屬于年解密后適用本授權(quán)書＂＂不保密掃請在化上方框內(nèi)打Ｖ）Ａ）一＾呼：論文作者簽名：令滬導(dǎo)師簽名／／日日期：＞／／年／／月／中文摘耍摘要近年來，在人工智能領(lǐng)域新近興起的演化計算學(xué)科發(fā)展十分迅速。差分演化算法主要是用于求解一些高峰多維或者連續(xù)變量的全局優(yōu)化問題，其主要操作流，ａｔｉｏｎ、Ｃｖｅ程與其它演化算法基本相同主要包括變異（Ｍｕｔ）交叉（ｒｏｓｓｏｒ）、選擇ＳｅｌｅｃｔｉｏｎＨ種操作。（）一差分演化算法的基本實現(xiàn)過程是：在實數(shù)的編碼方案下，隨機產(chǎn)生個初始種群，，，，然后從

6、種群里隨機選出兩個個體將它們的向量作差產(chǎn)生第Ｈ個個體一并且將它們的向量得到的差加權(quán)，按照定的要求和第Ｈ個個體求和，產(chǎn)生變異一個體，這個操作被稱為變異；然后將某個事先確定好的目標(biāo)個體和剛才得到的變異個體的參數(shù)進(jìn)行混合，，進(jìn)而產(chǎn)生試驗個體這個過程就被稱為交叉。如果試驗個體的適應(yīng)度函數(shù)值比目標(biāo)個體的好一，那么在下代實驗中目標(biāo)個體會被實驗個體取代，否則目標(biāo)個體仍然會被保留下來，這個操作就稱為選擇。群體中的每一一一代在進(jìn)化時，，每個個體都會被當(dāng)做次目標(biāo)個體。最終保留較好的個體淘汰較差的個體，結(jié)合達(dá)爾文優(yōu)勝劣汰的思想理論，引導(dǎo)捜索過程逐漸向全局最優(yōu)解逼近。本文介紹了優(yōu)化算

7、法、進(jìn)化算法、差分演化算法的背景、發(fā)展Ｗ及基本原理，并且根據(jù)不同的差分向量的構(gòu)造模式提出了十種變異操作算子，從而形成十種策略。通過大量實驗分析Ｗ及實驗所得的數(shù)據(jù)利用適應(yīng)度函數(shù)對每個策略進(jìn)行了評估，。本文還針對差分演化算法局部捜索能力做出了優(yōu)化與改進(jìn)得到了局部搜索能力更強，收斂速度更快的改進(jìn)差分演化算法。本文同時將差分算法用于聚類算法的優(yōu)化，在實際應(yīng)用中體現(xiàn)了差分演化算法的優(yōu)勢與不足。關(guān)