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《重庆师范大学》 2011年
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求解非线性混合离散优化问题的微粒群算法研究

张星会  
【摘要】:非线性混合离散优化问题广泛存在于工程设计、资源分配以及管理决策等领域,如何求解此类问题是数学优化研究中的一个重要内容。微粒群优化算法是一种新型的群智能优化算法,由于其概念简单、需要调整的参数较少、不需要梯度信息而且收敛速度较快等特点,在实际工程问题求解中表现出巨大的潜力,在众多领域中获得了比较成功的应用。微粒群优化算法主要是对连续优化问题求解,解决离散优化问题的研究和应用较少。 为了使得能够用微粒群优化算法对混合离散优化问题中的离散变量进行搜索,本文采用一个罚函数处理离散变量,构造增广目标函数,使得增广目标函数和原目标函数在离散点有相同的函数值。这样,混合离散优化问题求解就可以转换为连续优化问题求解。构造的增广目标函数为多峰函数,微粒群优化算法对其求解过程中容易陷入局部最优。将禁忌搜索与微粒群优化算法相结合,定义邻域解、禁忌对象、候选解、特赦准则等概念,设计了一种兼具搜索惯性和“爬山”能力的禁忌搜索微粒群优化算法。通过对Rosenbrock’s测试函数和压力管设计问题的求解检验了该算法的有效性。 针对微粒群优化算法擅长对连续变量寻优,而离散变量容易构造邻域结构进而适合用邻域搜索算法求解的特点,将微粒群优化算法与具有较强全局搜索能力的模拟退火算法相结合,设计模拟退火微粒群优化混合算法。混合算法用模拟退火算法搜索离散变量,微粒群优化算法搜索连续变量,充分发挥模拟退火能够跳出局部最优和微粒群优化算法收敛速度快的特点。对伸缩绳设计问题的数值试验表明,与其它算法相比,该算法能较好地获得全局最优解。 最后,对禁忌搜索微粒群优化算法和模拟退火微粒群优化算法求解混合离散优化问题进行了总结,并对进一步的研究方向进行展望。
【学位授予单位】:重庆师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP301.6

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10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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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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