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基于人工植物算法求解随机规划

杨春夏  
【摘要】:随机规划是含有随机性数据的一类数学规划,它与确定性规划的不同之处在于其数据中引入了随机变量。最常见的一种随机规划是随机期望值模型,即在期望约束条件下,使得期望收益达到最大或期望损失达到最小。随机期望值模型的求解有两个困难之处:(1)优化算法的性能对于求解结果具有较大的影响,由于该模型具有多极值点特征,故应选择适宜求解多极值点的优化算法;(2)目标函数值的计算需要使用人工神经网络来估计,因此,估计的精确度对于求解结果的优劣起着十分重要作用。为此,本文利用人工植物算法来对随机期望值模型进行求解,主要内容包括: (1)人工植物算法是一种新近提出的随机优化算法,该算法模拟了植物生长的过程,每个个体表示一个枝条,它们通过光合作用合成生长所需的能量,利用向光性机理来调整枝条生长方向,并采用顶端优势机制来对生长的方向进行部分微调。由于植物生长的速度较慢,故此,该算法所模拟的植物在生长过程中,能尽可能对其生长空间进行搜索,从而能有效地提高该算法跳出局部极值点的概率,故此,该算法适用于求解随机期望值模型,实验结果表明该算法的有效性; (2)在前述算法中,目标函数值的计算利用BP神经网络来估计,而BP神经网络学习速率较小且可能陷入局部最优。因此,将人工植物算法引入了神经网络的权值训练,并以两个典型的范例:心脏病分类问题及太阳黑子预测问题为例进行实验,结果表明人工植物算法的效果优于BP神经网络; (3)在前两部分研究的基础上,我们提出了一种改进的人工植物算法求解方式,其中,目标函数值的计算不再使用BP神经网络,而是利用人工植物算法来训练权值,此外,整个优化过程也使用人工植物算法来优化,实验结果表明双人工植物算法的确能改进模型的求解质量。


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