粒子群優(yōu)化算法的理論分析與應(yīng)用研究.pdf

1、華中科技大學(xué)博士學(xué)位論文粒子群優(yōu)化算法的理論分析與應(yīng)用研究姓名：李寧申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：控制理論與控制工程指導(dǎo)教師：孫德寶20060331華 中 科 技 大 學(xué) 博 士 學(xué) 位 論 文 II 算法的思路則是源于對(duì)社會(huì)的觀察， 通過增加一些其它的影響力， 來減少因粒子群一直跟隨 gBest 變化而陷入局部最優(yōu)的機(jī)會(huì)。為檢驗(yàn)改進(jìn)算法的性能，本文在自主開發(fā)的測(cè)試平臺(tái)上對(duì)一系列測(cè)試函數(shù)進(jìn)行了大規(guī)模計(jì)算實(shí)驗(yàn)。 首先對(duì)各改

2、進(jìn)算法的參數(shù)敏感性作了分析測(cè)試， 然后對(duì)各改進(jìn)算法的計(jì)算性能進(jìn)行了對(duì)比分析測(cè)試和討論， 最后結(jié)合理論和實(shí)驗(yàn)所得的統(tǒng)計(jì)結(jié)果驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性和實(shí)用價(jià)值。 并通過旋轉(zhuǎn)衛(wèi)星艙布局優(yōu)化的實(shí)例對(duì) MuPSO1 算法的性能進(jìn)行了進(jìn)一步的證實(shí)。 以典型的組合問題帶時(shí)間窗車輛路徑問題作為研究對(duì)象， 研究將 PSO 算法應(yīng)用于組合優(yōu)化的問題。 根據(jù)車輛路徑問題的特點(diǎn)，提出了一種合適的粒子表達(dá)方式，將多數(shù)約束包含在粒子表達(dá)方式中， 大大減少不可行解的數(shù)

3、量， 使得不可行解的可行化計(jì)算過程簡化，并通過幾個(gè)實(shí)驗(yàn)證明了該表達(dá)方式的合理性和有效性。還討論了將 PSO 算法應(yīng)用于組合優(yōu)化問題中必須考慮的問題，和一些值得注意的處理方法。 將粒子群的思路引入多目標(biāo)優(yōu)化中，提出了一種基于粒子群的多目標(biāo)優(yōu)化算法。將算法已獲得的非劣解粒子集合作為精英集， 粒子在迭代過程中隨機(jī)選取精英集中粒子作為 gBest，粒子群體通過追隨它們來尋找 Pareto 非劣解集，并利用小生境技術(shù)來篩選精英集中的粒子， 從而保