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《江苏科技大学》 2019年
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改进的果蝇算法在组合优化中的应用研究

张静  
【摘要】:果蝇算法即果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)是近几年刚提出的一种新型的群智能优化算法,该算法具有容易理解、易于实现、需调节参数少等优点,因此提出后引起国内外学者的关注,成为热门研究算法之一。通过对果蝇优化算法的深入研究可知该算法也存在着不足,如容易陷入局部最优、寻优精度较低等。针对算法的不足,通过分析,提出了相应的改进方法,同时理论结合实际,将改进后的算法运用到组合优化问题的求解中,旨在完善果蝇优化算法的相关研究。本文主要研究内容如下:首先,简单介绍常见的几种群智能算法,总结这些算法的求解过程,同时描述组合优化问题的基本内容、数学模型以及求解方式;接着详细分析果蝇优化算法,包括其生物学起源、基本原理、参数分析和算法流程,归纳其研究现状和应用领域,并讨论了其存在的不足。其次,针对果蝇优化算法的不足,将模拟退火算法原理和轮盘赌选择机制应用于果蝇优化算法中,即当果蝇进入迭代之前,用模拟退火扰动前一代果蝇的位置;接着采用反向轮盘赌选择策略确定搜索距离,使得选择后的最佳位置作为后一代果蝇的搜索位置,这样后一代果蝇能通过选择后的搜索距离跳出局部最优,从而提高果蝇种群的多样性,进而使得算法性能得到提高。通过对测试函数的实验,表明改进的果蝇算法全局寻优能力得到提高,且寻优精度更高。然后,将改进的果蝇算法用于求解组合优化问题,简单介绍了旅行商问题和批量流水车间调度问题。在旅行商问题中,对反向轮盘赌策略选择的路径编码进行交叉操作,从而获得新的路径编码,计算对应的路径长度,使用模拟退火算法以一定概率接受较差的路径编码,从而完成寻优;在批量流水车间问题中,通过对果蝇个体进行编码,将改进的果蝇算法运用到批量流水车间调度问题上,采用反向轮盘赌策略选择新的果蝇个体,并结合迭代贪婪进化过程,对选择的个体进行优化,产生新的个体序列,计算相对应的完工时间,使用模拟退火算法以一定的概率接受较差的个体序列。同时通过与其他算法的实验比对,可以看出改进的果蝇算法是有效可行的。最后,总结了本文的研究内容,同时梳理出果蝇算法有关课题进一步研究方向。
【学位授予单位】:江苏科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP18;O224

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