12674.基于人工蜂群算法的高維多極值函數(shù)的全局優(yōu)化

1、分類號UDCTPl衛(wèi)碩士學位論文基于人工蜂群算法的高維多極值函數(shù)的全局優(yōu)化葉奕茂論文答辯日期2Q!魚生l旦!Z目學位授予日期2Q!魚生魚旦3Q旦答辯委員會主席段復建熬援基于人工蜂群算法的高維多極值函數(shù)的全局優(yōu)化摘要人工蜂群算法經(jīng)過多年的研究和應用，該算法已經(jīng)發(fā)展到了一定的階段然而，與其他隨機仿生優(yōu)化算法一樣，算法在解決高維問題時還是存在容易陷入局部最優(yōu)解、收斂速度慢等問題針對這些存在的問題，本文對人工蜂群算法提出了一些改進的方法，并應用

2、改進的算法解決高維多極值復雜函數(shù)的全局優(yōu)化問題，且進行了相應的分析論文主要研究工作如下：(1)本文經(jīng)過分析目前常用的幾種適應度函數(shù)變換，提出了一種基于迭代代數(shù)而動態(tài)變化的指數(shù)型變換的適應度函數(shù)，并應用該適應度函數(shù)對高維多極值函數(shù)的優(yōu)化問題進行求解，其結果表明本文改進的適應度函數(shù)的有效性(2)優(yōu)化個體的進化迭代策略，提出了一種動態(tài)控制引領蜂或跟隨蜂對蜜源領域的搜索空間的搜索策略，即在算法搜索初期引領蜂或跟隨蜂對蜜源領域的搜索鄰域要大些，使