收藏本站
《华东理工大学》 2011年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于协进化策略的改进差分进化算法及应用

范勤勤  
【摘要】:优化是控制科学与工程领域的研究热点。随着科学技术的发展、人类对研究对象认识的逐渐深入,优化对象往往呈现高度的非线性、复杂性和高维等特点,使传统的优化方法难以适用或无法求得全局最优解。随着现代智能优化算法的提出,其能以概率求得全局最优解,被广泛地应用于复杂系统优化问题。差分进化算法(DE)是一类具有较快的收敛速率、较好的鲁棒性、以及较高全局收敛概率的智能优化算法。DE算法控制参数的选取直接影响其寻优性能和效率;同时,随着优化搜索的进展,控制参数应具有自适应能力,为当前群体搜索提供最佳的算法控制参数。为此,本文研究一类控制参数协进化的差分进化算法,通过协进化策略实现控制参数的自适应性,进而提高算法的收敛速率与全局最优搜索概率;并通过仿真,以及在参数优化、约束优化、与动态优化问题的实际应用,表明提出算法的有效性与优越性。 (1)提出一种控制参数协进化的差分进化算法(Differential Evolution Algorithm with Control Parameters Co-evolution, DE-CPCE)。DE-CPCE算法将控制参数作为原始个体的共生个体,且每一个原始个体都有各自的共生个体;算法在对原优化问题进行差分进化搜优的同时,以原始个体进化效率作为共生个体(即控制参数)的评价,并通过共生个体的差分进化操作实现其协进化。通过标准测试函数以及在SO2催化氧化反应动力学模型参数估计的实际应用,表明DE-CPCE算法优于SPDE和SDE等算法。 (2)针对约束优化问题中惩罚函数的惩罚因子难以设定的问题,提出一种基于控制参数和惩罚因子协进化的差分进化算法(differential evolution algorithm with co-evolution of control parameters and penalty factors, CoE-DE)。该算法利用差分进化来对原始个体进行进化,A1opex算法对控制参数和惩罚因子进行协进化。通过标准测试函数以及在五个工程约束优化问题的实际应用,表明:CoE-DE算法优于SR算法,且与a SIMPILE的算法性能相当。 (3)提出一种自适应差分进化算法(Self-Adaptive Differential Evolution,SADE)。在SADE算法中,每个个体都拥有自己的控制参数;算法对原优化问题进行差分进化搜优的同时,以权重大小来评价各个控制参数的优劣,并以加权控制参数作为控制参数的进化方向,实现其自适应调整。通过标准测试函数与在两个间歇反应动态优化的实际应用,表明:SADE算法优于JADE、IACA等算法。 (4)针对化工过程的动态优化,提出一种基于Alopex算法的差分进化算法(Alopex-DE),在该算法中,每个原始个体都有自己的控制参数(即共生个体),差分进化操作用来搜索原始个体的全局最优解,Alopex算法用来对共生个体进行协进化和提高原始个体的适应度值。通过标准测试函数以及在化工过程动态优化中的实际应用,表明:Alopex-DE算法优于SPDE、SDE、FEP等算法。
【学位授予单位】:华东理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP13

手机知网App
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郑浩然,何劲松,王煦法;基于生命期引导的进化控制[J];计算机工程与应用;2002年02期
2 宫新保,朱杰;基于进化算法的RBF网络在多用户检测中的应用[J];电子测量与仪器学报;2003年01期
3 杜琼;周一届;;新的进化算法——文化算法[J];计算机科学;2005年09期
4 蓝艇;刘士荣;顾幸生;;基于进化算法的多目标优化方法[J];控制与决策;2006年06期
5 侯中喜;陈小庆;郭良民;;基于排挤机制改进的多目标进化算法[J];国防科技大学学报;2006年04期
6 武妍;包建军;;一种新的求解TSP的混合量子进化算法[J];计算机应用;2006年10期
7 刘淳安;王宇平;;约束多目标优化问题的进化算法及其收敛性[J];系统工程与电子技术;2007年02期
8 覃朝勇;郑建国;;用于高维函数优化的多智能体量子进化算法[J];自然科学进展;2008年02期
9 黄俊;刘宴兵;;求解QoS路由优化的一种新进化算法[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2008年04期
10 韩丽霞;王宇平;;双目标进化算法求解图着色问题[J];系统工程与电子技术;2008年10期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 楼洋;李均利;陈刚;;基于个体排序的差分进化算法[A];'2010系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2010年
2 莫纯欢;石纯一;史忠植;陈青;周代琪;;进化算法中的各种选择机制的分析和比较[A];信息科学与微电子技术:中国科协第三届青年学术年会论文集[C];1998年
3 赵娟;蔡涛;邓方;杨红伟;;基于改进差分进化算法的脉冲控制方法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
4 张明;周永权;;一种新型的全局优化算法—区间进化算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 唐焕友;郭崇慧;杜秀红;张立震;范丽伟;;几种进化算法的比较及计算效率分析[A];2001年全国数学规划及运筹研讨会论文集[C];2001年
6 罗长童;张绍良;;符号回归问题的解析矩阵进化算法[A];第十四届全国激波与激波管学术会议论文集(下册)[C];2010年
7 云庆夏;王战权;;采矿工程决策中的进化算法[A];第六届全国采矿学术会议论文集[C];1999年
8 彭锦;;进化算法综述[A];中国运筹学会第六届学术交流会论文集(上卷)[C];2000年
9 曹爱增;陈月婷;魏军;李金屏;;一种基于EDAs和聚类分析的杂合进化算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 刘宏宇;杨军;欧建平;;卫星高速数传中基于进化算法的有记忆HPA预失真技术[A];第十三届全国信号处理学术年会(CCSP-2007)论文集[C];2007年
中国重要报纸全文数据库 前4条
1 本报记者 徐玢;进化畅想:机器人能否成“人”[N];科技日报;2009年
2 王小龙;进化算法可解决风电机选址问题[N];科技日报;2011年
3 本报记者 任荃;质疑大师,请用科学的方法[N];文汇报;2009年
4 许元;人工智能,人类对自身的挑战[N];人民日报;2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 许伟;基于进化算法的复杂化工过程智能建模方法及其应用[D];华东理工大学;2011年
2 贾东立;改进的差分进化算法及其在通信信号处理中的应用研究[D];上海大学;2011年
3 张鹏翔;多目标进化算法及其在电力系统中的应用研究[D];华中科技大学;2004年
4 王瑜;基于多方法融合的进化算法研究[D];中国科学技术大学;2011年
5 李映;混合智能计算方法及其应用[D];西安电子科技大学;2002年
6 崔承刚;基于启发式知识进化算法的复杂约束优化问题求解[D];浙江大学;2010年
7 陆婷;进化回归神经网络的研究及应用[D];华南理工大学;2003年
8 王允良;飞行器总体参数优化的进化算法及其应用研究[D];西北工业大学;2006年
9 童梅;智能控制在电力系统谐波抑制中的应用[D];浙江大学;2002年
10 刘海林;单目标、多目标最优化进化算法[D];华南理工大学;2002年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 谢俊凰;进化算法研究平台的设计与开发—数据处理[D];太原科技大学;2011年
2 刘彤;解多目标优化问题的进化算法[D];西安电子科技大学;2010年
3 邹丽珊;共同进化算法及其应用研究[D];湘潭大学;2002年
4 刘楠楠;基于进化算法的多目标优化算法及应用研究[D];南京航空航天大学;2010年
5 范勤勤;基于协进化策略的改进差分进化算法及应用[D];华东理工大学;2011年
6 杨淑媛;量子进化算法的研究及其应用[D];西安电子科技大学;2003年
7 刘淳安;无偏好多目标优化进化算法及其应用[D];西安电子科技大学;2005年
8 杜金玲;基于水平集进化的全局优化进化算法研究[D];西安电子科技大学;2004年
9 冀德刚;物流运输中车辆路径优化算法研究[D];河北大学;2011年
10 周丽娟;进化算法及其在全局优化和VRP中的应用[D];西安电子科技大学;2007年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026