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《浙江大学》 2011年
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智能优化算法评价模型研究

杨劲秋  
【摘要】:作为传统优化算法的补充,智能优化算法在近年来得到巨大的发展和应用,在许多领域都取得了成功的应用。尽管在收敛性等方面,智能优化算法已经取得了一些结果,但是它的理论基础不够完善一直都是学者们对它诟病的地方。本文将优化理论分解成优化问题理论和优化算法理论,使得优化理论的研究可以更加集中于不同的侧面,利于优化理论的向前发展。 智能优化算法面临的基础性问题还有它的优化原理是什么,为什么智能优化算法能够有效地解决不同类型的优化问题?除此之外,如何构建针对智能优化算法的统一的评价标准和方法,以使得智能优化算法的设计和改进有可度量的依据。基于以上问题,本文对以下内容进行了研究: 一、本文对智能优化算法的优化原理进行了研究,提出智能优化算法和传统优化算法的统一的基础是“爬山”模型。传统优化算法是确定型的“爬山”模型,智能优化算法是基于概率分布的“爬山”模型。以此为基础,本文指出优化算法的核心是算法的搜索策略,提出了描述优化算法的通用搜索模型。此模型以采样模型为核心,辅之以信息采集模型,完全地概括了传统优化算法和智能优化算法的搜索过程。根据该搜索模型,本文详细讨论了智能优化算法的采样模型,提出其采样模型是参数化的概率模型。并通过分析典型智能优化算法的概率模型,得出其采样模型的分布情况,为算法的评价奠定了基础。 二、智能优化算法的评价模型与方法的研究。概率模型是智能优化算法的核心,概率模型的评价是算法评价的基础。本文建立了以分布密度函数和寻优概率为评价标准的关于概率模型评价方法。采用多阶段稀有事件估计技术,给出了寻优概率的精确估计方法。提出了智能优化算子的有效性及评价方法。进而提出智能优化算法有效性及其评价方法。通过分析传统优化算法性能评价标准的局限性,提出了智能优化算法的值收敛概念,提出智能优化算法的一系列评价指标:精度、精度时间比。通过对纯随机搜索算法性能的研究,提出了基于纯随机搜索算法的性能评价方法。为反映智能优化算法的演化特征,提出了关于智能优化算法行为的评价方法。 三、根据优化算法设计的一般步骤和智能优化算法的特点,提出了智能优化算法设计的一般原则和方法。指出优化问题特征是智能优化算法设计的前提,构建了以算法性能知识库为核心的算法选择方法,给出了知识库的构建方法和更新规则。指出了通过估计优化问题的分布特征,可以有效地指导优化算法的选择和设计。基于算法性能评价,提出优化算子设计原则和参数设计原理。 四、将智能优化算法看作是对优化问题的特征信息的认知方法,将不同种类的智能优化算法所认知的信息进行融合,可以产生出新的更有效的智能优化算法。实验结果表明,这些进行融合而得到的新算法比原来单一算法的性能得到大幅的提高。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP301.6

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【引证文献】
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1 董尚燕;;一种结合粗糙集和遗传算法的数据查询优化模型[J];荆楚理工学院学报;2013年04期
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1 李功捷;基于智能优化的仓储机器人任务分配研究[D];哈尔滨工业大学;2013年
2 庄妍;多生物特征认证平台的设计与实现[D];电子科技大学;2013年
【参考文献】
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1 朱庆保;;蚁群优化算法的收敛性分析[J];控制与决策;2006年07期
2 李晓磊,邵之江,钱积新;一种基于动物自治体的寻优模式:鱼群算法[J];系统工程理论与实践;2002年11期
3 Azuma OKAMOTO;Mitsumasa SUGAWARA;;Solving composite scheduling problems using the hybrid genetic algorithm[J];Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering);2010年12期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 何广杰;;克隆选择算法及其在路基工程中的应用[J];四川建筑科学研究;2009年01期
2 陈征;;一类系统的二次李雅普诺夫函数存在性的判断[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2006年04期
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4 张家昕;段复建;;一种结合NCP函数的SQP滤子新算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2010年05期
5 许小健;张金轮;;微进化算法[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2010年04期
6 高洪;孟舒;查为民;李玲纯;张海涛;;6-3-3并联机构物理样机结构优化[J];安徽工程大学学报;2011年03期
7 王松林;曹琳;;基于对偶线性规划模型的影子水价计算[J];安徽农业科学;2008年16期
8 李玉英;孙建好;陶爱丽;谢瑾;程序;;武威市种植业粮-经-饲三元结构优化模式研究[J];安徽农业科学;2008年34期
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10 陆克芬;刘延明;方崇;;基于人工鱼群算法的农田灌溉水质评价投影寻踪分析[J];安徽农业科学;2009年28期
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2 洪露;穆志纯;;一种新的克隆混沌调节算法的研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 张庆彬;吴惕华;刘波;;一种改进的基于群体的增量学习算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;Facial Expression Recognition Using RBF Neural Network Based On Improved Artificial Fish Swarm Algorithm[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 马建华;;单行道设置问题的优化模型[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
6 姚智颖;刘冬;;基于Kazakov线性化的迭代滤波[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 王春林;;灰熔点预测建模研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
8 洪露;;一种改进克隆选择算法的收敛速度方法研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
9 姚海祥;;基于非参数估计方法和CARA效用函数的投资组合选择[A];第十三届中国管理科学学术年会论文集[C];2011年
10 张元敏;殷志锋;周雅;;蚁群算法在多用户检测中的应用及其改进[A];第十三届全国信号处理学术年会(CCSP-2007)论文集[C];2007年
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2 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 王蕊;无线传感器网络部署与拓扑控制研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 陈得宇;基于MAS的智能电压控制系统研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 吴德烽;计算智能在三维表面扫描机器人系统中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
6 刘冬雁;川西高原甘孜黄土记录的早更新世晚期以来的古气候变化[D];中国海洋大学;2009年
7 王敏;分布式电源的概率建模及其对电力系统的影响[D];合肥工业大学;2010年
8 李方义;区间非概率多目标优化设计方法及其在车身设计中的应用[D];湖南大学;2010年
9 陈宇;电容层析成像反问题求解及图像重建算法研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
10 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
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1 张小亮;非线性规划的信赖域算法[D];河南理工大学;2010年
2 柳枝华;微粒群优化算法的改进及应用[D];南昌航空大学;2010年
3 罗婷婷;飞机钣金叠板数控套裁下料软件系统的研究[D];南昌航空大学;2010年
4 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
5 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
6 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
7 韩晓峰;高斯混合模型及在探测网络社区结构中的应用[D];山东科技大学;2010年
8 张丽霞;求解不等式约束优化问题的一个非线性Lagrange函数[D];辽宁师范大学;2010年
9 易明;地震作用下渡槽结构的动力可靠度分析[D];郑州大学;2010年
10 乔小琴;基于灰理论的土石坝安全监控综合评价模型研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
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1 杨强,谭礼俊;生物识别技术对比浅析[J];大众科技;2005年02期
2 杨承磊,孟祥旭;一种新的快速细化算法的设计与实现[J];工程图学学报;1998年03期
3 祝恩;殷建平;张国敏;胡春风;;多模板指纹的特征拼接[J];国防科技大学学报;2005年06期
4 余伶俐;蔡自兴;刘晓莹;高平安;;均分点蚁群算法在群集机器人任务规划中的应用与研究[J];高技术通讯;2009年10期
5 明武;指纹识别技术发展现状初步分析[J];军民两用技术与产品;2001年07期
6 雷明;计算机生物特征识别算法与应用发展[J];计算机辅助工程;2001年03期
7 方志刚,叶伟中;多生物特征识别技术综述[J];计算机工程;2003年09期
8 毛幼菊,陆音;基于指纹识别和数字认证的网络商务系统[J];计算机工程;2003年10期
9 杨霁琳;秦克云;裴峥;;不完备信息系统中的不可区分关系[J];计算机工程;2010年13期
10 王海龙;周辉仁;魏颖辉;;基于遗传算法的一类多旅行商问题研究[J];计算机应用;2009年01期
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1 熊翠;吴慧萍;李波;;多旅行商问题遗传算法求解及其改进[A];第四届中国智能计算大会论文集[C];2010年
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1 郭志强;基于子空间分析的人脸识别算法研究[D];武汉理工大学;2010年
2 李全彬;非约束环境下人脸识别关键技术的研究与应用[D];华东师范大学;2011年
3 张环;掌纹掌脉及其融合识别技术研究[D];国防科学技术大学;2011年
4 钟一文;智能优化方法及其应用研究[D];浙江大学;2005年
5 竺乐庆;基于手部特征的多模态生物识别算法研究与系统实现[D];浙江大学;2008年
6 王志芳;基于感知信息的多模态生物特征融合技术研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
7 赵武锋;人脸识别中特征提取方法的研究[D];浙江大学;2009年
8 徐苏;基于步态触觉特征的生物特征识别[D];中国科学技术大学;2010年
9 张镕麟;基于指纹的安全认证方法与应用研究[D];西安电子科技大学;2012年
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1 乐鑫喜;基于退火遗传算法的测试用例自动生成[D];武汉理工大学;2005年
【二级参考文献】
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1 朱庆保,杨志军;基于变异和动态信息素更新的蚁群优化算法[J];软件学报;2004年02期
【相似文献】
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3 李大字;刘展;靳其兵;曹柳林;;分数阶控制器参数整定策略研究[J];系统仿真学报;2007年19期
4 陈静;李扬渊;何大可;;FAPKC3的搜索攻击及非线性算子的新构造[J];计算机工程;2008年02期
5 王晶;刘博;冯艳红;;蚁群神经网络在短期负荷预测的应用[J];计算机工程与设计;2008年07期
6 张超;刘蕊洁;;大型交通网络最优路径的随机深度搜索算法[J];铁路计算机应用;2009年02期
7 刘双印;;基于改进AFSA算法的BP神经网络的研究[J];计算机工程与设计;2009年20期
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9 王娟;纪其进;朱艳琴;;基于用户行为特征的P2P视频点播系统数据预取机制[J];小型微型计算机系统;2010年10期
10 佘光辉;;随机搜索求优法及其应用[J];华东森林经理;1990年03期
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1 王建锋;晏同珍;崔政权;汪建斌;;基于节理岩体结构网络的岩石边坡最危险滑动面随机搜索技术研究[A];岩土工程论文集[C];1995年
2 冯祎;李霞;;一种K最近邻分类的改进算法及应用[A];2011年全国通信安全学术会议论文集[C];2011年
3 李兵;;混沌搜索与随机搜索相结合的优化方法[A];1999年中国智能自动化学术会议论文集(下册)[C];1999年
4 陈祖煜;;随机搜索在确定边坡稳定安全系数整体极值中的应用[A];首届全国岩土工程博士学术讨论会论文集[C];1990年
5 戚艳平;吴国忱;梁锴;;三维VTI介质qP波方程频空域有限差分优化算子[A];中国地球物理学会第二十三届年会论文集[C];2007年
6 刘耀年;姚玉萍;李迎红;刘俊峰;;基于人工鱼群算法RBF神经网络[A];第十届全国电工数学学术年会论文集[C];2005年
7 陈昌富;秦海军;朱剑锋;;考虑强度参数沿深度渐变软岩边坡稳定性分析方法[A];第二届全国环境岩土与土工合成材料技术研讨会论文集(一)[C];2008年
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10 韩荣苍;杨峰;聂在平;周海京;;基于遗传算法的基站天线赋形波束综合[A];2005'全国微波毫米波会议论文集(第一册)[C];2006年
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1 余方静 江江;大学生雇人上课背后有玄机[N];中国改革报;2007年
2 本报记者  张春铭;家庭教育要从“出钱”走向“出力”[N];中国教育报;2006年
3 刘建;只“刷”不买“刷书族”让书店无奈[N];法制日报;2007年
4 本报记者  陈张杰;视频网站的“内容共享”危机[N];通信信息报;2007年
5 青主;热力学定律是如何被打破的[N];当代汽车报;2008年
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1 杨劲秋;智能优化算法评价模型研究[D];浙江大学;2011年
2 钱伟懿;非线性多阶段最优控制系统理论、算法及应用[D];大连理工大学;2004年
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4 高浩;粒子群算法及其在图像分割中的应用与研究[D];江南大学;2009年
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6 全海燕;混合克隆竞争与启发学习策略的多角色随机游动粒子群算法研究[D];云南大学;2010年
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8 陈峰;多星测控调度问题的遗传算法研究[D];国防科学技术大学;2010年
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10 刘津甦;复杂环境中的人形机器人行走规划[D];中国科学技术大学;2010年
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1 周娟;随机单纯形算法及可靠度分析在路堑边坡中的应用研究[D];吉林大学;2008年
2 王笑;基于入侵野草优化算子改进的进化多目标优化算法及聚类[D];西安电子科技大学;2013年
3 王冬梅;群集智能优化算法的研究[D];武汉科技大学;2004年
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5 徐东升;遗传算法在热工系统中的应用[D];华北电力大学(河北);2004年
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7 任青;智能优化理论及其在热工系统中的应用[D];华北电力大学(河北);2004年
8 唐剑东;电力系统无功优化算法及其应用研究[D];华中科技大学;2004年
9 陈东庆;蚁群算法在军事物流配送中的应用研究[D];大连理工大学;2005年
10 曲绍云;分布式异构系统中任务调度问题的研究[D];青岛大学;2005年
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