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摘 要:優(yōu)化問題是一個古老的問題，它存在于人類生活的方方面面.其中無約束優(yōu)化問題是當(dāng)今信息時代應(yīng)用領(lǐng)域很廣泛的一類優(yōu)化問題，對此問題的研究也隨著人們實(shí)際的需要以及計算機(jī)的快速發(fā)展而逐漸深入經(jīng)過大量的研究，學(xué)者們已經(jīng)提出了許多無約束最優(yōu)化的方法，如基于群智能的粒子群優(yōu)化算法、遺傳算法等搜索算法，這些算法都具有很好的優(yōu)化性能. 粒子群優(yōu)化算法作為智能算法的一個分支，它起源于對鳥類捕食這一群體活動的觀察研究，最初由Kennedy博士和Eberhart博士提出，是不斷發(fā)展壯大的一種新的優(yōu)化問題解決方案.由于該算法簡單且易于實(shí)現(xiàn)，需要調(diào)整的參數(shù)較少，現(xiàn)已被廣泛地應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化、工程技術(shù)、通信系統(tǒng)設(shè)計、電子系統(tǒng)設(shè)計以及經(jīng)濟(jì)管理等眾多領(lǐng)域. 粒子群優(yōu)化算法參數(shù)的不同設(shè)置會對算法的性能產(chǎn)生不同的影響，研究粒子群優(yōu)化算法中參數(shù)的不同調(diào)整策略對于提高算法的收斂性、精確性、穩(wěn)定性、平衡全局及局部搜索能力等性能的影響具有重要意義. 本文首先描述了粒子群優(yōu)化算法的研究背景和研究意義，總結(jié)了粒子群優(yōu)化算法目前的研究成果，并概括了本文的主要工作和指導(dǎo)思想，然后分析了粒子群優(yōu)化算法的原理及其特點(diǎn)，并介紹了粒子群優(yōu)化算法的基本公式和算法流程，以及目前對粒子群優(yōu)化算法的幾種改進(jìn). 通過給出算法中參數(shù)的多種不同的調(diào)整策略，用Matlab編程，并針對多個基準(zhǔn)測試函數(shù)進(jìn)行計算機(jī)實(shí)驗(yàn)，分析了粒子群優(yōu)化算法中慣性權(quán)重的不同調(diào)整策略對算法性能的影響，從而給出其中較優(yōu)的參數(shù)設(shè)置方案.最后，指出本文的不足之處，并對未來的進(jìn)一步研究給出了一些建議. 關(guān)鍵詞：無約束優(yōu)化問題；粒子群優(yōu)化算法；參數(shù)調(diào)整；Matlab編程
目錄 摘要 ABSTRACT 第1章 緒論-1 1.1 引言-1 1.2 粒子群優(yōu)化算法的研究背景與現(xiàn)狀-1 1.2.1 研究背景-1 1.2.2 研究現(xiàn)狀-3 1.3 粒子群優(yōu)化算法參數(shù)調(diào)整的研究意義-3 第2章 粒子群優(yōu)化算法介紹-5 2.1 粒子群優(yōu)化算法-5 2.2 粒子群優(yōu)化算法的基本原理和算法流程-5 第3章 參數(shù)調(diào)整策略-7 3.1 粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)設(shè)置-7 3.2 慣性權(quán)重的幾種調(diào)整策略-7 3.3 粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)-8 第4章 計算機(jī)實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果對比與分析-11 4.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備及方案設(shè)置-11 4.2 基準(zhǔn)測試函數(shù)-11 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析-13 第5章 結(jié)論與展望-17 5.1 結(jié)論-17 5.2 不足之處及未來展望-17 參考文獻(xiàn)-19 致 謝-21 |
