基于自然計算的實值優(yōu)化算法與應(yīng)用研究.pdf

1、實值優(yōu)化存在廣泛的應(yīng)用背景，很多科學研究與工程實踐問題都可抽象為實值優(yōu)化模型加以求解。自然計算優(yōu)化算法作為一類基于群體搜索的啟發(fā)式方法，因具有簡單、易實現(xiàn)、全局搜索能力強等特點，在實值優(yōu)化領(lǐng)域受到越來越多的關(guān)注。然而，這類方法仍然存在收斂慢、控制參數(shù)敏感、無法有效求解大規(guī)模問題等不足，嚴重影響了算法的求解效率、易用性與可擴展性，限制了其在相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展。針對自然計算優(yōu)化方法目前存在的不足，本論文主要有以下三個研究目的：
　　

2、 1.研究設(shè)計基于自然計算的高效易用型實值優(yōu)化算法;
　　 2.研究設(shè)計適用于大規(guī)模實值優(yōu)化問題的自然計算優(yōu)化算法；
　　 3.開展自然計算優(yōu)化算法的應(yīng)用研究，分析其實用價值。
　　 根據(jù)以上研究目的，本論文以自然計算中差分演化算法與協(xié)作型協(xié)同演化為基礎(chǔ)，進行了一系列算法設(shè)計與分析研究，并將相關(guān)算法用于求解兩個具體應(yīng)用問題。具體而言，本論文的主要研究工作與創(chuàng)新之處包括以下幾個方面：
　　 1.首先分析了差

3、分演化算法搜索原理，并通過引入高斯和柯西鄰域算子進行更合理的搜索步長控制，提出了一種更高效的鄰域控制差分演化算法；
　　 2.研究與分析現(xiàn)存參數(shù)自適應(yīng)策略的特點，通過融合改進多種參數(shù)自適應(yīng)機制，設(shè)計了自動設(shè)置與調(diào)整差分演化算法主要控制參數(shù)的方法，提出了一種高效易用的自適應(yīng)差分演化算法；
　　 3.以協(xié)作型協(xié)同演化為基礎(chǔ)，通過提出決策變量分組優(yōu)化思想，設(shè)計了一種基于分組分解的協(xié)作型協(xié)同演化算法框架，可有效求解決策變量多達1

4、000個的實值優(yōu)化問題；
　　 4.為解決決策變量分組分解時分組大小不易確定的難題，提出了一種多層次協(xié)同性協(xié)同演化算法，獲得分組大小層面的自適應(yīng)控制；
　　 5.通過將建筑熱模型中的參數(shù)識別抽象為實值優(yōu)化問題，并采用一種改進的自適應(yīng)差分演化算法加以求解，提供了一種有效的參數(shù)識別求解方案；
　　 6.以B樣條曲線為幾何表示，提出了一種基于協(xié)作型協(xié)同演化的形狀優(yōu)化算法，通過對2維目標形狀的擬合實驗分析，驗證了算法有效