遗传算法与粒子群优化算法的改良及应用实践.docx

遗传算法与粒子群优化算法的改良及应用实践

目录

一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2智能优化算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3遗传优化与群智能优化简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.4本文主要工作与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

二、遗传优化算法基础及其进化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1遗传优化算法基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1.1模拟生物进化过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1.2核心遗传算子．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2经典遗传优化算法结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.3传统遗传优化算法的局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.3.1早熟收敛问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.3.2参数寻优困难．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.3.3局部搜索能力不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

三、遗传优化算法的改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.1适应度函数的动态调整方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.2选择算子的多样化设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.3交叉与变异操作的增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.3.1基于概率的变异策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.3.2交叉算子的自适应调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.4解码策略的优化研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.5多种群协同进化机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

四、群智能优化算法基础及其发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.1群智能优化算法思想来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.2粒子群优化算法的核心概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.2.1粒子表示与搜索空间．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.2.2速度与位置更新机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.3基础粒子群优化算法流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.4基础粒子群优化算法的固有挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

4.4.1缓慢收敛与停滞现象．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.4.2粒子多样性维持难题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

4.4.3参数敏感性高．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

五、粒子群优化算法的改进途径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

5.1加速收敛策略研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

5.1.1速度限制的动态调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

5.1.2惯性权重与认知/社会信息的平衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

5.2提高种群多样性的技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

5.2.1基于邻域结构的优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

5.2.2混合变异操作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．