

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、大數(shù)據(jù)是現(xiàn)代信息技術(shù)迅速發(fā)展的必然產(chǎn)物,實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的有效分析和處理不僅僅將帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,同時(shí)也將推動(dòng)社會(huì)的進(jìn)步。大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)規(guī)模、涌現(xiàn)速度和其處理難點(diǎn)使得待優(yōu)化的問(wèn)題也變得異常復(fù)雜,如具有大規(guī)模、高維、強(qiáng)約束、強(qiáng)動(dòng)態(tài)和多目標(biāo)等特點(diǎn)。面對(duì)這些特點(diǎn),使用傳統(tǒng)優(yōu)化方法尋找全局最優(yōu)解就變得非常困難。由于群體智能的自組織性、并行、分布式控制和易于實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn),在解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)出了良好的性能。然而傳統(tǒng)的群體智能模型并不能滿(mǎn)足大數(shù)
2、據(jù)實(shí)際環(huán)境中出現(xiàn)的高維、強(qiáng)約束和多目標(biāo)優(yōu)化等復(fù)雜問(wèn)題,所以針對(duì)解決大數(shù)據(jù)環(huán)境下的復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題而設(shè)計(jì)新型群智能優(yōu)化算法具有非常重要的意義。本文針對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)化問(wèn)題存在的大規(guī)模、高維和強(qiáng)約束等問(wèn)題,探索了一種基于動(dòng)力學(xué)特征的群智能優(yōu)化算法。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴針對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)化問(wèn)題的特點(diǎn)及其解決方法進(jìn)行了深入的分析與探討,并對(duì)現(xiàn)有的群智能優(yōu)化方法及其改進(jìn)和應(yīng)用情況進(jìn)行了研究。⑵基于Logistic種群動(dòng)力學(xué)模型提出了一種
3、種群規(guī)模自適應(yīng)控制策略,實(shí)現(xiàn)了種群規(guī)模隨著進(jìn)化過(guò)程動(dòng)態(tài)的改變。該策略的實(shí)現(xiàn)不依賴(lài)于算法的具體操作步驟,本文將該策略應(yīng)用到傳統(tǒng)粒子群算法中,并采用經(jīng)典測(cè)試函數(shù)驗(yàn)證其性能。測(cè)試結(jié)果表明,應(yīng)用了種群規(guī)模自適應(yīng)動(dòng)態(tài)控制策略的粒子群算法,在求解精度和收斂速度方面較傳統(tǒng)算法有明顯提升。⑶生物動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法是將群集動(dòng)力學(xué)的概念和理論結(jié)合到經(jīng)典群智能算法中的一種新型生物進(jìn)化動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法。以標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)為例,測(cè)試并分析了此算法的特性。通過(guò)對(duì)大規(guī)模及高維
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 群智能算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 群智能算法在智能交通中的研究與應(yīng)用.pdf
- 群智能算法及其在確定模糊測(cè)度中的應(yīng)用研究.pdf
- 群智能算法研究及應(yīng)用.pdf
- 群智能算法在短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的研究及應(yīng)用.pdf
- 智能算法在聚類(lèi)分析中的應(yīng)用研究.pdf
- 智能算法在圖像分割中的應(yīng)用研究
- 智能算法在圖像分割中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于社群特性的群智能算法研究及在物流中的應(yīng)用.pdf
- 群智能算法及其在雷達(dá)信號(hào)分選中的應(yīng)用研究.pdf
- 智能算法在風(fēng)電場(chǎng)布置中的應(yīng)用研究.pdf
- 混合蛙跳群智能算法的改進(jìn)及其應(yīng)用研究.pdf
- 群體智能算法在圖像壓縮中的應(yīng)用研究.pdf
- 智能算法在橋梁可靠度評(píng)估中的應(yīng)用研究.pdf
- 智能算法在專(zhuān)家系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf
- 智能算法在系統(tǒng)辨識(shí)中的研究應(yīng)用.pdf
- 混合智能算法在彩色圖像分割中的應(yīng)用研究.pdf
- 火災(zāi)探測(cè)中混合智能算法的應(yīng)用研究.pdf
- 智能算法在公交專(zhuān)家系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf
- 群體智能算法在電廠燃料管理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論