基于种子传播方式和植物分布演化种子优化算法研究.pdf

摘要作用。大量的研究者仍然在致力于发展更高效、更实用的群体智能优化算法。种子优化算法是受自然界种子传播方式和种群分布演化的启发丽设计的,它通不同于现有群体智能优化算法,主要通过父种选择和种群分布演化两个算子进行寻优。算法结构较简单,实现较容易,对算法的研究和实验也表明:在所开展的实验中,种子优化算法符合我们预期的全局寻优能力强、收敛速度快的特分布的模型。并分别针对上述三种算法模型构建了相应的��惴ǎ�⒄�对�个典型的基准函数,开展了函数优化实验,实验结果与粒子群优化算于��惴ǎ�惭橹ち苏馊�炙惴�P偷挠行�浴M�保�箍U沽怂惴ㄗ�举了现有��惴ǖ闹饕2问��醪饺范�艘恢钟呕�呗苑窒畹牡髡�承颍���惴ǖ腗���茨P停�魅妨讼喙氐乃惴ㄐ灾剩��诖耍�谰軸��智能计算方法的主要构建思想是从自然界的生物系统、生命现象中寻求问题求解的灵感和方法,通过对自然生物系统的生存繁衍过程、生命个体的进化过程、自适应行为等现象和行为的建模和模拟,构建各种智能计算模型,用于求解现实世界中的大规模、高维度、非线性的复杂优化问题。探讨如何从生物适应环境、自主优化过程中获取灵感,构建智能计算方法,将会在很多方面弥补经典最优化方法的不足,对人工智能新原理、新方法的发展将具有很好的推动过模拟植物生存的宏观自适应现象,来解决复杂的优化计算问题。其寻优机理点。本论文的主要贡献和创新点包括以下几个方面:��杓�匀唤缰肿哟úシ绞胶椭秩悍植佳莼��疚墓菇�酥肿佑呕�惴ㄕ庖恢�新的群体智能算法,该算法具有较新颖的设计思想和明确的仿生含义。通过调研和学****生物统计学的相关研究结果,构建了三种��闹秩悍植佳莼�模型,分别是基于分段函数的分布模型、基于正态分布的模型和基于负二项法的结果进行了对比分析,结果表明��谒�U沟氖笛橹校�阅苊飨杂�身参数的调整对比实验,初步研究了算法参数对算法性能的影响。���谀嫱评砉槟桑�菇�顺醪降腂�算法的优化策略自适应选择机制。列并整理出相关的参数调整规则;并构建了一种优化策略性能评价方法,用以综合评价算法的寻优能力和收敛速度,用以评价优化策略的优劣。最后选择了两个���亩喾寤�疾馐院���辛俗允视τ呕�呗缘髡�牟馐裕�笛�结果表明,该优化策略自适应选择机制取得了较好的参数调整表现,求解效果明显优于固定参数的��惴ā���訠�算法中的几个基本定义作了严格的数学描述和重新定义,构建了和��提出的随机算法收敛的标准,对��惴ǖ氖樟残宰隽顺醪椒治觯�
减灾科技支撑项目,以汶川地震灾后恢复重建为例,构建了项目排序的最优化问题,应用��惴ń�辛擞呕�蠼猓�蠼饨峁�婀肆俗ḿ业囊饧���合了中国地震灾后恢复重建规划标准和我国政府的以人为本的原则;���于离散优化问题求解的种子优化算法,克服了基本��惴ú皇屎锨蠼饫���甅��进行了实验结果对比,验证了离散��挠旁叫院陀行�裕�关键词:群体智能;粒子群优化;蚁群算法;种子优化算法;全局收敛;自适应;旅行商问题;�:优化策略;负二项分布:正态分布;函数优化;种群分布格局:马尔可夫链;归纳学****证明了��惴ㄊ且愿怕蔿全局收敛的。��τ肂�算法求解了三个典型的最优化问题。其中�参数合成估计问题是��.����坝τ媒��惴ㄇ蠼庹媸凳澜缬呕�侍狻弊ㄌ馑�芯俚牡�一个用于测试智能计算方法应用能力的最优化问题,本文即以该会议的原题为例,应用��惴ń�辛饲蠼猓�蠼饨峁�隒�公布的�.��惴�的求解结果进行了对比,表明了��挠旁叫裕喝缓蠼岷夏壳罢�诳U沟�题是典型的离散优化问题,机器人全局路径规划问题基本都能转化成��问题的求解。本文利用种群迁移和最优信息交叉共享的思想,设计了一种用散优化问题的缺点,通过典型的��侍馇蠼馐笛椋�⒂虢徊鍼�和深化了��惴ǖ睦砺垩芯浚�┐罅薆�算法的应用领域,有望在日后应用于目前正在开展的老人服务机器人的全局路径规划中。摘要Ⅱ
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