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《湖南大学》 2007年
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差分进化算法及应用研究

吴亮红  
【摘要】: 论文首先介绍了智能优化算法的产生对现代优化技术的重要影响,阐述了智能优化算法的研究和发展对现代优化技术和工程实践应用的必要性,归纳总结了智能优化算法的主要特点,简要介绍了智能优化算法的主要研究内容及应用领域。 对差分进化算法的原理进行了详细的介绍,给出了差分进化算法的伪代码。针对混合整数非线性规划问题的特点,在差分进化算法的变异操作中加入取整运算,提出了一种适合于求解各种混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法。同时,采用时变交叉概率因子的方法以提高算法的全局搜索能力和收敛速率。用四个典型测试函数进行了实验研究,实验结果表明,改进的差分进化算法用于求解混合整数非线性规划问题时收敛速度快,精度高,鲁棒性强。 采用非固定多段映射罚函数法处理问题的约束条件,提出了一种用改进差分进化算法求解非线性约束优化问题的新方法。结合差分进化算法两种不同变异方式的特点,引入模拟退火策略,使算法在搜索的初始阶段有较强的全局搜索能力,而在后阶段有较强的局部搜索能力,以提高算法的全局收敛性和收敛速率。用几个典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,该方法全局搜索能力强,鲁棒性好,精度高,收敛速度快,是一种求解非线性约束优化问题的有效方法。 为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,提出了一种精英保留和根据目标函数值进行排序的多目标优化差分进化算法。对排序策略中目标函数的选择方式进行了分析和比较,并提出了一种确定进化过程中求得的精英解是否进入Pareto最优解集的阈值确定方法。用多个经典测试函数进行了实验分析,并与NSGA-Ⅱ算法进行了比较。实验结果表明,本文方法收敛到问题的Pareto前沿效果良好,获得解的散布范围广,能有效保持所求得的Pareto最优解的多样性。 提出了一种新的基于群体适应度方差自适应二次变异的差分进化算法。该算法在运行过程中根据群体适应度方差的大小,增加一种新的变异算子对最优个体和部分其它个体同时进行变异操作,以提高种群多样性,增强差分进化算法跳出局部最优解的能力。对几种典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,该方法能有效避免早熟收敛,显著提高算法的全局搜索能力。提出了将该改进算法用来整定不完全微分PID控制器最优或近似最优参数的新方法。为克服频域中常用的积分性能指标如IAE,ISE和ITSE的不足,提出了一种新的时域性能指标对控制器性能进行测试和评价。用三个典型的控制系统对提出的ASMDE-PID控制器进行了测试。实验结果表明,该方法实现容易,收敛性能稳定,计算效率高。与ZN,GA和ASA方法相比,DE在提高系统单位阶跃响应性能方面效率更高,鲁棒性更强。 为了提高差分进化算法的全局搜索能力和收敛速率,提出了一种双群体伪并行差分进化算法。该算法结合差分进化算法DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强,收敛速度快,和DE/rand/1/bin变异方式全局搜索能力强,鲁棒性好的特点,采用串行算法结构实现并行差分进化算法独立进化、信息交换的思想。为使初始化个体均匀分布在搜索空间,提高算法收敛到全局最优解的鲁棒性,提出了一种基于平均熵的初始化策略。典型Benchmarks函数测试和非线性系统模型参数估计结果表明,该方法能显著提高算法的收敛速率和全局搜索能力。 基本差分进化算法的控制参数在进化过程中是保持不变的,对于不同的优化问题要确定合适的控制参数是件不容易的事。根据生成差分矢量的两个不同个体矢量在搜索空间中的相对位置,对缩放因子F提出了一种自适应策略;根据目标个体矢量的收敛情况,提出了一种自适应交叉概率CR策略,使适应度好的目标个体矢量的CR小而适应度差的目标个体矢量的CR大。同时,为提高算法的收敛速率,对基本差分进化算法的变异操作进行了改进,提出了一种新的变异操作。典型的Benchmarks函数测试及三关节平面冗余机械手的轨迹规划实验表明,本文提出的方法能显著提高算法的鲁棒性和收敛速率。
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP301.6

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 高岳林;刘俊芳;;自适应差分进化算法[J];河北工程大学学报(自然科学版);2008年04期
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7 戴朝华;搜寻者优化算法及其应用研究[D];西南交通大学;2009年
8 王晓峰;加工中心可信性影响度分析及增长技术研究[D];吉林大学;2012年
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1 袁沈坚;酮苯脱蜡回收系统的建模与优化[D];华东理工大学;2011年
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7 蒋会哲;基于电网经济性及稳定性的多目标最优潮流研究[D];华东交通大学;2011年
8 杨志;拖曳式水平鱼探仪应用程序设计[D];哈尔滨工程大学;2011年
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10 李壮;基于DE-PSO算法的周期可变石化产品产供销计划模型研究[D];东北大学;2010年
【参考文献】
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【共引文献】
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6 曾喆昭;;基于神经元PID最优控制的汽轮机调速系统研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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9 赵永国;刘广亮;吴昊;李松源;;智能在线式手持PID参数整定仪的设计与软件开发[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
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1 张杏莉;几何约束求解关键问题研究[D];山东科技大学;2010年
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8 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
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10 曾智刚;波浪运动升沉补偿液压平台关键问题试验研究[D];华南理工大学;2010年
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1 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
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【同被引文献】
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中国重要报纸全文数据库 前4条
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10 刘成国;蒸发波导环境特性和传播特性及其应用研究[D];西安电子科技大学;2003年
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9 胡畔;基于差分进化算法的预测控制及其应用研究[D];兰州交通大学;2011年
10 周启航;基于风险理论的电力系统电压安全评估[D];中国电力科学研究院;2011年
【二级引证文献】
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2 高卫峰;刘三阳;黄玲玲;;受启发的人工蜂群算法在全局优化问题中的应用[J];电子学报;2012年12期
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5 邓泽喜;;基于距离度量的差分进化算法[J];毕节学院学报;2013年04期
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8 常欢;吕丽军;刘鑫;王泽明;;混入逃逸函数的遗传算法优化超大视场光学系统[J];光学仪器;2013年04期
9 赵辰冰;齐占辉;张锁平;;基于信息融合技术的多传感器大气波导探测研究[J];传感器与微系统;2014年04期
10 陈炜;艾欣;范潆丹;;基于模仿者动态算法的虚拟发电厂内部分布式发电资源均衡调度方法[J];电网技术;2014年03期
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1 付宏杰;求解二元约束满足问题的混合差分进化算法研究[D];吉林大学;2011年
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7 官伯林;三轴光电跟踪系统跟踪策略和控制研究[D];西安电子科技大学;2012年
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10 张莉;几类神经网络的分析与优化及其应用研究[D];西安电子科技大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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5 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
6 陈亮;改进自适应差分进化算法及其应用研究[D];东华大学;2012年
7 徐斌;基于差分进化算法的多目标优化方法研究及其应用[D];华东理工大学;2013年
8 解为成;基于局部摸索的差分进化算法及其在曲面重建中的应用[D];武汉大学;2013年
9 孙成富;差分进化算法及其在电力系统调度优化中的应用研究[D];华中科技大学;2010年
10 王海燕;基于混合差分进化算法的制造过程分批优化调度研究[D];浙江工业大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 宁桂英;差分进化算法及其应用研究[D];广西民族大学;2008年
2 刘俊梅;混合差分进化算法及应用研究[D];北方民族大学;2010年
3 王洪波;基于差分进化计算的聚类算法研究[D];山东师范大学;2012年
4 呼忠权;差分进化算法的优化及其应用研究[D];燕山大学;2013年
5 林永俐;基于差分进化算法的罩式炉退火优化调度方法[D];大连理工大学;2009年
6 杨添柔;连续域优化问题的差分进化算法研究[D];华中师范大学;2013年
7 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
8 周萧;基于混合差分进化算法的调度方法研究及在化工车间中的应用[D];浙江工业大学;2010年
9 范勤勤;基于协进化策略的改进差分进化算法及应用[D];华东理工大学;2011年
10 魏玉霞;差分进化算法的改进及其应用[D];华南理工大学;2013年
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