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《南京理工大学》 2010年
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基于进化规划的分布估计算法

王丹丹  
【摘要】: 进化规划是一种随机优化方法,它是通过进化达到行为智能化。进化规划算法从一组随机产生的个体开始进行搜索,通过变异、选择等操作使个体向着搜索空间中越来越靠近全局最优值的区域进化。但是进化规划算法很容易早熟收敛,因此,避免早熟收敛,均衡算法的探索和执行能力,已成为进化规划研究的主要内容之一。分布估计算法通过将统计学习理论与进化算法结合,形成一种全新的进化模式,是进化计算领域的研究热点。 本文所做的主要工作有对分布估计算法和进化规划进行了的相关知识进行概括总结,弄清分布估计算法和进化规划的主要思想、步骤、收敛性和算法的优缺点。在此基础上提出了新算法,基于进化规划的分布估计算法,分布估计算法可以利用进化规划在进化过程中产生的种群进行概率分布估计来预测最优个体,为进化规划提供搜索方向,加快其收敛。然后证明了新算法的收敛性,最后通过将新算法应用到函数优化问题中对算法的性能进行检验,本文选择了8个标准测试函数测试算法求解不同类型问题的能力。
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP18

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