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《浙江大学》 2006年
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求解连续优化问题的集群智能算法应用研究

张雪雯  
【摘要】:在实际工程应用中有很多优化问题是NP难问题,难以应用传统数学方法来解决。近年来,有一种集群智能算法正在引起广大研究学者的注意,这种基于群体的启发式随机优化算法在求解优化问题时不需要考虑待优化函数的数学特性,并且可以实现并行计算,适合于求解复杂的工程优化问题。蚁群优化算法和粒子群优化算法是新近出现的典型的集群智能算法,两种算法都是通过由候选解组成的群体的进化来达到寻找最优解的目的。本论文讨论了这两种优化算法的基本原理与特点,在此基础上,针对这些算法在实际应用领域中存在的问题,提出了相应的改进方法,并且通过多个常用测试例对算法进行了仿真验证。本论文主要研究成果如下: 1.综述了蚁群优化算法求解优化问题的原理,总结出算法成功的关键。对蚁群算法应用于连续优化问题的各种模型进行了综述,并分析了以往各种连续蚁群算法模型的弊病。针对NP难优化问题求解难点,提出一种具有通用性的连续蚁群算法模型,包括快速寻优机制和简单的信息素交流机制,可以有效地在连续域上进行寻优。研究表明,这种算法在寻优性能上优于其它连续蚁群算法、基本粒子群算法。 2.综述了粒子群优化算法的原理、特点及其研究进展。对粒子群的缺陷进行了分析,总结了算法易陷入局部最优的原理。提出一种自适应的变异机制,为算法充分搜索整个可行域提供引导信息,能使算法更快地寻找到最优解,并且有利于算法跳出局部最优解。同时,为了提高算法寻优精度,在算法趋于收敛后缩小搜索域,在寻得的最优解附近进一步寻优。研究表明,改进算法寻得的解远远优于其它改进粒子群算法。 3.综述了电力系统中经济负荷分配问题的模型及其特点,总结了常用的求解方法。通过分析在电厂内部计算或电网分布密集情况下对经济负荷分配模型的简化,分析了这种问题的特点及相应求解方法的缺点。针对问题中的等式约束提出一种简单快速的不可行解修补方法,并且结合本文提出的自调节粒子群算法对经济负荷分配问题进行了求解,取得了较好的结果。 最后,总结了全文研究的内容,提出了连续蚁群算法和粒子群优化算法中尚待解决的问题,展望了集群智能算法进一步的研究方向。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP18

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 刘琼;资源受限下项目进度问题模型构建及其算法实现[D];湖南大学;2007年
2 郭轶;资源约束条件下新产品开发项目进度问题研究[D];重庆大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 姚尧,姚建刚,吴政球,刘涌;电力市场上网电价与火电系统经济负荷分配的算法研究[J];电力自动化设备;2002年02期
2 侯云鹤,鲁丽娟,熊信艮,吴耀武;广义蚁群与粒子群结合算法在电力系统经济负荷分配中的应用[J];电网技术;2004年21期
3 吴庆洪,张纪会,徐心和;具有变异特征的蚁群算法[J];计算机研究与发展;1999年10期
4 张利彪,周春光,刘小华,马铭,吕英华,马志强;求解约束优化问题的一种新的进化算法[J];吉林大学学报(理学版);2004年04期
5 吕聪颖,于哲舟,周春光,王康平,庞巍;动态自适应蚁群算法在二次分配问题中的应用[J];吉林大学学报(理学版);2005年04期
6 李开荣,陈宏建,陈崚;一种动态自适应蚁群算法[J];计算机工程与应用;2004年29期
7 陈烨;带杂交算子的蚁群算法[J];计算机工程;2001年12期
8 唐泳,马永开,唐小我;用改进蚁群算法求解函数优化问题[J];计算机应用研究;2004年09期
9 张维存,陈树新,黄重国;发电厂机组组合与负荷分配[J];中国制造业信息化;2005年06期
10 汪镭,吴启迪;蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用[J];控制与决策;2003年01期
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1 李艳君;拟生态系统算法及其在工业过程控制中的应用[D];浙江大学;2001年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 汪祖柱,程家兴;求解组合优化问题的一种方法—分枝定界法[J];安徽大学学报(自然科学版);2004年01期
2 孔慧芳;王经维;;线性调节器加权矩阵的工程实用逆推算法[J];安徽工学院学报;1990年01期
3 朱中稳;陈建明;;FA型保温补贴的计算机辅助设计[J];安徽工学院学报;1991年02期
4 叶志伟;张金平;赖旭东;;基于粒子群算法的最大交叉熵的图像分割方法[J];安徽农业科学;2007年23期
5 陆克芬;方崇;张春乐;;基于人工鱼群算法的投影寻踪评价方法研究[J];安徽农业科学;2009年23期
6 刘延明;陆克芬;方崇;;基于投影寻踪和粒子群优化算法的南宁市内河水质综合评价研究[J];安徽农业科学;2009年26期
7 刘延明;陆克芬;方崇;;大中型灌区可持续发展综合评价的一种新方法[J];安徽农业科学;2009年27期
8 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
9 张春乐;方崇;黄伟军;;基于粒子群算法湖泊富营养化评价的投影寻踪方法[J];安徽农业科学;2010年27期
10 李明;;蚁群算法在土地利用结构优化模型中的应用[J];安徽农业科学;2011年14期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 高尚;江新姿;汤可宗;;蚁群算法与遗传算法的混合算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 严彬;熊伟清;程美英;叶青;;基于拥塞控制的多种群二元蚁群算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
3 胡波;吴敏;杨静;朱华琦;;异常工况下的焦炉作业优化调度方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
4 孙灵芳;李纪昌;赵雪;;基于蚁群优化的锅炉汽包水位预测控制[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
5 韩芳;陆启韶;;两种改进混沌优化算法的分析与应用[A];第十一届全国非线性振动学术会议暨第八届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议论文集[C];2007年
6 张强;田大丰;刘畅;;基于蚁群算法的螺旋钻采煤机钻杆多目标优化设计[A];结构及多学科优化工程应用与理论研讨会’2009(CSMO-2009)论文集[C];2009年
7 龙栋材;李斌兵;;蚂蚁算法在导航系统中的应用研究[A];第四届海峡两岸GIS发展研讨会暨中国GIS协会第十届年会论文集[C];2006年
8 赵磊;黄道;;基于蚁群算法的化工过程故障诊断[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集(下)[C];2006年
9 张启义;张智;梅冬;;遗传神经网络在公路物资运输量预测中的应用[A];中国运筹学会第十届学术交流会论文集[C];2010年
10 陈佳彬;张翔;;全局优化算法研究[A];福建省科协第五届学术年会数字化制造及其它先进制造技术专题学术年会论文集[C];2005年
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1 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
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 贺士晶;核动力装置参数优化设计[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 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
5 陈广洲;多源信息耦合的成矿预测新模型研究[D];合肥工业大学;2010年
6 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
7 高雪瑶;语义特征造型的与历程无关技术的研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
8 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
9 王晓东;双机架紧凑式炉卷轧机模型自适应优化控制[D];昆明理工大学;2008年
10 李林杰;生态高值农业技术创新模式研究[D];湖南农业大学;2010年
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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
2 张聪炫;基于蚁群算法由直线光流场重建三维结构的研究[D];南昌航空大学;2010年
3 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
4 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
5 岳广飞;基于二次搜索的搜索引擎技术研究[D];山东科技大学;2010年
6 靳昌田;煤炭集团物料配送优化研究[D];山东科技大学;2010年
7 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
8 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
9 王庆丽;火电厂负荷经济调度算法研究及锅炉热经济性诊断[D];郑州大学;2010年
10 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
【同被引文献】
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1 雒兴刚;汪定伟;唐加福;;任务可拆分项目调度问题[J];东北大学学报;2006年09期
2 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[J];广西科学院学报;2006年04期
3 肖高超;王强;常棠棠;王晓霄;李立礼;;一种动态惯性权重的粒子群优化算法[J];广西师范大学学报(自然科学版);2008年03期
4 赵文红;张红斌;;一种改进的粒子群优化算法[J];河北科技大学学报;2006年04期
5 邢杰;萧德云;;混合粒子群优化算法及其应用[J];化工学报;2008年07期
6 徐刚;瞿金平;杨智韬;;一种改进的自适应粒子群优化算法[J];华南理工大学学报(自然科学版);2008年09期
7 雷开友;邱玉辉;;基于自适应粒子群算法的约束布局优化研究[J];计算机研究与发展;2006年10期
8 武妍;徐敏;;一种改进的粒子群优化算法[J];计算机工程与应用;2006年33期
9 胡建秀;曾建潮;;微粒群算法中惯性权重的调整策略[J];计算机工程;2007年11期
10 黄翀鹏;熊伟丽;徐保国;;惯性权值对粒子群算法收敛性的影响及改进[J];计算机工程;2008年12期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 刘志雄;调度问题中的粒子群优化方法及其应用研究[D];武汉理工大学;2005年
2 刘建华;粒子群算法的基本理论及其改进研究[D];中南大学;2009年
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1 欧阳斌;工程网络计划进度风险分析及关键链进度计划法研究[D];天津大学;2004年
2 刘琼;资源受限下项目进度问题模型构建及其算法实现[D];湖南大学;2007年
3 刘晶晶;粒子群优化算法的改进与应用[D];武汉理工大学;2007年
4 刘梅;基于资源约束的产品开发项目计划与控制研究[D];重庆大学;2008年
5 李玉毛;粒子群算法的研究及改进[D];西北大学;2009年
【二级引证文献】
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1 张磊;企业信息化多项目管理的冲突问题研究[D];复旦大学;2010年
2 张高;航天型号研制进度管理方法及应用研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
3 郭轶;资源约束条件下新产品开发项目进度问题研究[D];重庆大学;2010年
4 李强;网络计划技术中资源优化和调度的研究与应用[D];安徽大学;2012年
5 赵国超;多资源受限下的工程项目进度安排研究[D];燕山大学;2012年
6 李德民;新疆移动传输网络优化项目风险管理研究[D];北京邮电大学;2012年
7 杨晓春;国华西来峰2×200MW机组调试项目进度优化研究[D];华北电力大学;2012年
【二级参考文献】
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1 胡朝阳,文福拴;免疫算法与其它模拟进化优化算法的比较研究[J];电力情报;1998年01期
2 王民量,张伯明,夏清;考虑多种约束条件的机组组合新算法[J];电力系统自动化;2000年12期
3 伍力,吴捷,钟丹虹;多目标优化改进遗传算法在电网规划中的应用[J];电力系统自动化;2000年12期
4 郝晋,石立宝,周家启;一种求解最优机组组合问题的随机扰动蚁群优化算法[J];电力系统自动化;2002年23期
5 汪峰,朱艺颖,白晓民;基于遗传算法的机组组合研究[J];电力系统自动化;2003年06期
6 陈皓勇,王锡凡;机组组合问题的优化方法综述[J];电力系统自动化;1999年04期
7 陈根军,王磊,唐国庆;基于蚁群最优的输电网络扩展规划[J];电网技术;2001年06期
8 周晖,周任军,谈顺涛,周皓;用于无功电压综合控制的改进粒子群优化算法[J];电网技术;2004年13期
9 符卫星,刘肇旭,徐博文;安全割集与输电网络规划[J];电网技术;1994年02期
10 王磊,潘进,焦李成;免疫算法[J];电子学报;2000年07期
【相似文献】
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1 高尚,钟娟,莫述军;连续优化问题的蚁群算法研究[J];微机发展;2003年01期
2 吴广潮;黄翰;;基于离散数字编码的蚁群连续优化算法[J];计算机科学;2008年03期
3 杨鹏;梁利华;李国斌;;改进蚁群算法在并联六自由度平台优化设计中的应用[J];哈尔滨工程大学学报;2007年11期
4 赵凤遥;管新建;;基于蚁群遗传算法混合编程的函数优化[J];电脑知识与技术;2009年26期
5 汪庆淼;鞠时光;秦剑锋;;基于改进蚁群算法的HMM参数估计[J];江南大学学报(自然科学版);2009年06期
6 杨鹏;梁利华;李国斌;;基于改进蚁群算法的Stewart平台奇异性分析[J];中国机械工程;2008年02期
7 袁建议;宫全美;周顺华;;双参数交叉影响的连续域蚁群算法设计[J];计算机应用研究;2010年04期
8 李盼池;杨雨;张巧翠;;相位编码量子蚁群算法及在连续优化中的应用[J];计算机应用研究;2010年12期
9 范铁虎;秦贵和;赵启;;用于求解连续优化问题的均匀设计和改造BLX-α的分散搜索算法[J];计算机研究与发展;2011年06期
10 张宇山;郝志峰;黄翰;;二元进化策略的收敛性分析[J];计算机科学;2011年07期
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1 高红;侯立刚;苏成利;;蚁群算法在连续空间优化问题中的应用[A];2009中国控制与决策会议论文集(2)[C];2009年
2 王育平;亓呈明;;改进的蚁群算法求解连续性空间优化问题[A];中国运筹学会模糊信息与模糊工程分会第五届学术年会论文集[C];2010年
3 石鸿雁;贝肇宇;;一种求解函数优化的混合蚁群算法[A];2009中国控制与决策会议论文集(3)[C];2009年
4 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
5 高玮;;免疫连续蚁群算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 柏文洁;汪秉宏;周涛;;连续极值优化算法在Lennard-Jones团簇优化中的应用[A];全国复杂系统研究论坛论文集(二)[C];2005年
7 张如伟;黄捍东;赵迪;;一种新的地震非线性反演方法[A];中国地球物理学会第二十四届年会论文集[C];2008年
8 姜立强;郭铮;刘光斌;;差分进化算法缩放因子取值策略研究[A];2007'仪表,自动化及先进集成技术大会论文集(二)[C];2007年
9 于颖;李永生;於孝春;;新型离散粒子群算法在波纹管优化设计中的应用[A];第十一届全国膨胀节学术会议膨胀节设计、制造和应用技术论文选集[C];2010年
10 朱云霞;;基于图着色算法的教务排课算法模型的研究[A];天津市电视技术研究会2010年年会论文集[C];2010年
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1 王勇;基于进化算法求解复杂连续优化问题的研究[D];中南大学;2011年
2 陈泯融;基于极值动力学的优化方法及其应用研究[D];上海交通大学;2008年
3 谭涛;离散变量优化设计的连续化方法研究[D];大连理工大学;2006年
4 贺益君;群智能优化方法及其在化学化工中的应用研究[D];浙江大学;2008年
5 彭拯;全局优化的水平值逼近理论与算法研究[D];上海大学;2008年
6 杨鹏;船舶六自由度运动模拟台及其控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
7 董明刚;基于差分进化的优化算法及应用研究[D];浙江大学;2012年
8 Atlas Khan;神经网络的优化与用于优化的神经网络[D];大连理工大学;2013年
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1 高洁;离散和连续优化问题的改进差分进化算法研究[D];西安电子科技大学;2010年
2 肇勇;改进蚁群算法的理论及方法研究[D];西南石油学院;2004年
3 李勋;蚁群算法在糖尿病防治中的应用[D];天津大学;2007年
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5 肖金红;连续蚁群算法的改进及其在原料配方优化中的应用[D];中南大学;2010年
6 蒲黎明;基于正态分布的连续多蚁群算法及其化工应用[D];浙江大学;2007年
7 徐鹏;基于蚁群算法的结构损伤检测[D];暨南大学;2009年
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