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《东北大学》 2008年
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群智能优化算法及应用研究

孙家茂  
【摘要】:优化是人们在科学研究、工程技术和经济管理等领域中经常碰到的问题。飞机的航线,卫星遥感资源的分配,导弹的弹道优化,飞机的着陆和起飞的次序和时间等战略性问题,最终都可以归结为“旅行商问题”。本文利用群智能优化算法来研究该问题。 本文的主要研究工作和创新点可归纳如下: 首先,为解决群智能优化算法易陷入局部最优,且解集不稳定等问题,引入先验信息素,大大改善了解集的稳定性,并且迭代次数可以相应减少。 其次,对基于精英策略的蚁群算法进行了改进,该改进方法使信息素的更新与分布更加合理,并兼顾决策者的偏好,同时力争减少主观随意性,从而引导粒子快速跳出局部最优,加快收敛速度,加强局部搜索能力,从而提高了群智能优化算法的满意度。 再次,对最大最小蚁群系统做了改善,信息素的分布呈现几个层次,设计合理的动态层次参数,可以提高算法跳出局部最优的能力。 最后,提出一种将遗传算法、贪心算法、蚁群算法、粒子群算法融在一起的混合算法,以期做精细的局部搜索和提高算法的全局寻优能力。 本论文采用Oliver30和C-TSP两个实际问题进行仿真,均获得了比较好的结果。
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP301.6

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