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《浙江大学》 2001年
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拟生态系统算法及其在工业过程控制中的应用

李艳君  
【摘要】: 自然界的许多自适应优化现象不断地给人类以启示:生物体和自然生态系统 可以通过自身的演化就使许多在人类看起来高度复杂的优化问题得到完美的解 决。在此背景下产生了以模仿自然与生物机理为特征的拟生态系统算法。这类新 型的优化算法模拟了完全依赖生物体自身的本能、通过无意识的寻优行为来优化 其生存状态、以适应环境的自然生态系统。拟生态系统算法具有许多与传统优化 算法(如数学规划、动态规划等)不同的特点。 本论文研究了三种典型的拟生态系统算法——遗传算法、蚁群算法、免疫算 法的基本原理和特点,在此基础上,针对这些算法在实际应用领域中存在的问题, 提出了一系列的改进方法,并且通过多个实际应用问题的求解,充分验证了本论 文对这些拟生态系统算法改进的有效性和必要性。本论文主要研究成果如下: 1、对遗传算法在多目标优化、并行计算、混合变量类型等方面的扩展进行了 研究。在Pareto最优性的基础上提出了基于分级评价技术的并行多目标遗传算 法,使求解过程始终将解的最优性和决策者对目标的偏好信息结合在一起。为解 决复杂优化问题中常见的混合变量类型问题,提出了一种新的双层编码算法。对 于具有NP复杂性的大规模组合优化问题,扩展了遗传算法的并行特性,提出了 一种递阶分解并行算法,使问题求解时间至少减少一个数量级。该方法具有通用 性,可灵活处理不同类型的优化变量,实现了人机交互的多目标决策,而且并行 实施大大提高了问题求解的速度。 2、对拟生态系统算法中的蚁群算法进行了研究。提出了一种可用于求解连续 空间优化问题的自适应蚁群算法。采用了一种新的基于目标函数值的启发式信息 素分配算法,以及搜索过程中最优解的筛选方法。通过自适应的蚁群搜索信息素 更新策略,保证了在搜索过程中,搜索路径上信息素的分配与解的最优性成正比, 同时对当前最优路径上的路段,依据位编码信息合理地分配信息素。研究表明, 这种算法能从过去的搜索中增强学习的能力,并为后续搜索提供正确的指导信 息,避免重复大量的无效搜索,提高了搜索效率。一个多极值点的连续优化问题 求解实例证明了该方法的有效性。 3、在分析了免疫系统疫苗接种机理的基础上,提出了一种新的自识别全程免 疫算法,用于求解复杂最优化问题。该算法随着抗体培养周期的延伸,能够自适 应地从免疫系统中学习,有针对性地克服新抗体产生的盲目性,逐渐增强系统的 防御能力,使抗原的活性快速降低,使算法以更高的效率找到问题的最优解。仿 11 摘 要 真实例研究了本算法的求解精度和收敛性,经验证这一算法是一种行之有效的方 法,具有更强寻优能力。 4、采用本文提出的多目标遗传算法,研究了多罐连续配料过程这一混合动力 学系统最优控制问题的多目标、混合动力学的基因表达方案和控制实时性等问 题,提出了求解的设计思路及实现方法。并以一个三罐连续配料过程为例,对该 算法进行了应用研究。实例研究表明,这一方法具有可处理十分复杂的。甚至难 以用精确的、解析的数学公式表达的目标函数和混合动态约束条件的明显优点, 具有理论上的重要性和广泛的实际应用价值。为采用遗传算法求解混合动力学最 优控制问题的研究提供了经验。 5、分析了混合生产调度问题的特点和难点,给出了并行多目标遗传算法求解 这一动态生产调度的多目标优化问题的基本框架。在人机合理分工的前提下,克 服了多目标决策中的不确定性;并行策略的实施大大提高了求解的速度。并提出 了一种嵌套混合蚁群算法来求解动态混合生产调度问题。计算机仿真研究结果表 明,拟生态系统算法能够很好地解决此类生产调度领域的前沿问题。 6、研究了并行多目标遗传算法在求解一个实际的多品种饮水加工柔性生产 过程调度问题中的应用。针对多品种、多目标的柔性生产过程调度问题的复杂性, 利用遗传算法能够解决复杂的搜索空间以及不需了解有关函数更多信息的优势, 采用目标分级的策略将目标的偏好信息和最优解的评价联系在一起,从而产生出 灵活的、交互式的、具有广泛实际应用前景的调度方法。计算机仿真结果验证了 本论文所提算法的有效性。 最后,对全文的研究工作进行了总结,并展望了拟生态系统算法的需进一步 研究的课题和实际应用前景。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TP273.5

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前7条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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9 支成秀;梁正友;;融合粒子群优化算法与蚁群算法的随机搜索算法[A];广西计算机学会2006年年会论文集[C];2006年
10 白明;李建勇;;基于改进蚁群算法的FMS工艺路线优化配置[A];先进制造技术论坛暨第二届制造业自动化与信息化技术交流会论文集[C];2003年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
2 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
3 钱峰;典型FACTS装置在电网中接入点、容量及类型选择方法研究[D];中国电力科学研究院;2009年
4 魏建香;学科交叉知识发现及其可视化研究[D];南京大学;2010年
5 赵进慧;膜计算仿生优化算法及应用研究[D];浙江大学;2010年
6 王玉宝;节水型农业种植结构优化研究[D];西北农林科技大学;2010年
7 赖芨宇;基于知识挖掘的企业管理集成系统研究[D];东华大学;2011年
8 张明明;面向量子可逆逻辑自动综合的多目标进化算法研究[D];东华大学;2010年
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10 周晖;自由搜索算法及其在传感器网络中的应用[D];东华大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李颖;用蚁群算法求解最小极大流问题[D];河南理工大学;2010年
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4 邵晓路;蚁群群体智能网络可视化试验平台研制[D];浙江理工大学;2010年
5 耿东山;基于蚁群算法的机器人全局路径规划[D];郑州大学;2010年
6 唐高松;基于Volterra级数模型辨识的旋转机械故障诊断方法研究[D];郑州大学;2010年
7 姜婵娟;遥控式水下机器人PID运动控制算法优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 刘贺;基于目标满意度的多目标调运过程仿真研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 荆奇;蚁群算法在特种机器人智能控制中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨启文;计算智能及其工程应用[D];浙江大学;2001年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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10 王西邓;人工鱼群算法的改进研究[D];西安建筑科技大学;2007年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘帆;解仑;李秉杰;王志良;郑雪峰;;多感官群集智能算法及其在前向神经网络训练方面的应用[J];北京科技大学学报;2008年09期
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8 郑久强;龚国芳;胡国良;杨华勇;;盾构刀盘变转速液压驱动系统[J];工程机械;2006年04期
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10 蔡超志;李运华;滕丰健;;高速热气流模拟风洞的供油流量控制[J];北京航空航天大学学报;2013年04期
中国重要会议论文全文数据库 前3条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 常飞;卫星地面站数传资源配置优化模型与算法研究[D];国防科学技术大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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10 记者 吴苡婷;用技术挖出网络信息中“金子”[N];上海科技报;2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张旭;具有拓扑结构布局优化的理论及算法[D];大连理工大学;2004年
2 廖平;基于遗传算法的形状误差计算研究[D];中南大学;2002年
3 周明;高新技术产业投资环境系统研究[D];西北工业大学;2006年
4 张需溥;小型化微带天线的设计与数值分析[D];上海大学;2004年
5 杨春成;空间数据挖掘中聚类分析算法的研究[D];解放军信息工程大学;2004年
6 方娟;基于移动代理的网格资源监控技术的研究[D];北京工业大学;2005年
7 崔晓芳;箱型结构焊接变形预测、控制及应用[D];大连交通大学;2005年
8 张材;薄带坯铸轧板形智能识别与控制系统研究[D];中南大学;2004年
9 田方;遗传算法的改进研究及其在压缩机性能分析与优化中的应用[D];东北大学;2006年
10 谷峰;柔性作业车间调度中的优化算法研究[D];中国科学技术大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 朱奉梅;遗传算法在高校排课系统中的研究与应用[D];东北大学;2009年
2 孙晓丽;基于遗传算法的既有线平面及纵断面整正优化设计[D];中南大学;2010年
3 冯秋霞;解最小生成树问题的新的遗传算法[D];西安电子科技大学;2010年
4 郭佳;基于遗传算法的认知无线网络资源分配技术研究[D];西安电子科技大学;2010年
5 宋品;基于改进遗传算法的波束形成技术研究及其应用[D];西安电子科技大学;2010年
6 梁云静;基于遗传算法的主题爬虫搜索策略研究[D];湖北工业大学;2010年
7 高建兵;基于遗传算法的模糊推理控制系统的参数优化研究[D];辽宁工程技术大学;2011年
8 李振业;多向变异遗传算法及其优化神经网络的研究[D];华南理工大学;2011年
9 栾丽霞;遗传算法在潍坊商校排课系统的研究与应用[D];电子科技大学;2011年
10 王辉;基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究[D];山东科技大学;2010年
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