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《西安电子科技大学》 2004年
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协同进化算法及其应用研究

刘静  
【摘要】:进化计算已在各个领域得到了广泛的成功应用,但其理论和应用都还存在一些瓶颈问题。本文对其前沿方向之一——协同进化计算模型进行了深入地分析。针对海量数据分类问题、SAT问题、有约束和无约束数值优化、多目标优化、超大规模集成电路布图规划等五个具有挑战性的问题进行了系统深入地研究。针对不同问题提出了多种新的算法和实现策略,主要工作概括如下: (1) 针对海量数据的分类问题,提出了组织协同进化分类算法。它与现有进化分类方法的不同之处在于采用了一种自下而上的搜索机制,即先使若干样本的集合得到进化,再从进化结果中提取规则。这样有利于避免在进化过程中产生无意义的规则。实验中首先用12个UCI标准数据集测试了算法性能,然后用上千万的海量数据对算法的扩展性进行了分析和验证。最后,将算法应用于两个实际问题——雷达一维像识别和遥感舰船目标识别,获得了良好的效果。 (2) 针对SAT问题,提出了求解SAT问题的组织进化算法。它将原问题分解成若干子问题,用每个子问题形成一个组织。逐个解决子问题后再通过一定方式协调不同子问题间相冲突的变量,以达到求解原问题的目的。实验中用3700个不同规模的标准SAT问题对算法性能作了全面测试,验证了其有效性和通用性。 (3) 针对数值优化问题,提出了组织进化数值优化算法。该算法与传统遗传算法、进化规划、进化策略求解数值优化问题的运行机制不同。它先由个体构成组织,再由组织构成种群。进化操作不直接作用于个体上,而作用于组织上。从理论上证明了其具有全局收敛性。用15个无约束标准优化问题和13个有约束标准优化问题验证了算法性能。并对算法中的各个参数变化机理进行了分析,确定了其取值范围,便于读者应用。 (4) 提出了一种新的、适用于进化算法求解VLSI布图规划问题的布图表示方法——移动模式序列。设计了移动模式序列到布局的转换算法,对其正确性和复杂度进行了理论分析。移动模式序列能表示多种类型的模块,解决了其它表示方法不易设计进化算法中交叉算子的问题。因此,它有利于进化算法在布图规划领域中的进一步应用。 (5) 基于移动模式序列,提出了求解布图规划问题的组织进化算法。它能同时处理多种类型模块混合的布图问题。对300个硬矩形模块问题、100个软矩形模块问题、100个软矩形模块和非矩形模块的混合问题均求得了高质量的解,表明这一 摘要 方法适于求解大规模布图规划问题,具有很高的实用价值。 (6)提出了协同进化多目标优化算法,并根据其框架提出了求解布图规划问题 的多目标优化方法。它一次运行就可求出各种不同的线长和面积组合,便于用户 根据实际中面积和线长不同耗材比例进行选择。避免了调整权值,不用多次运行, 既节省了计算量,又便于用户进行决策。 关键词:进化算法协同进化算法组织数据挖掘分类雷达一维像识别 遥感图像识别SAT问题数值优化无约束优化有约束优化多目 标优化超大规模集成电路布图规划布图表示方法移动模式序列 西安电子科技大学博士学位论文
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP301.6

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 王一;程浩忠;;电力市场环境下输电网扩展优化规划研究综述[J];电工技术学报;2007年09期
2 董红斌;黄厚宽;印桂生;何军;;协同演化算法研究进展[J];计算机研究与发展;2008年03期
3 郑高伟;李淼;高会议;李录久;;协同进化理论及其在施肥模型中的应用[J];计算机应用;2011年06期
4 牛文娟;王慧敏;;基于遗传算法的水资源复杂适应配置研究[J];水利经济;2007年05期
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张艳宁,赵荣椿,梁怡;一种有效的大规模数据的分类方法[J];电子学报;2002年10期
2 张莉,周伟达,焦李成;子波核函数网络[J];红外与毫米波学报;2001年03期
3 张莉,周伟达,焦李成;用于一维图像识别的支撑矢量机方法[J];红外与毫米波学报;2002年02期
4 鲜明,庄钊文,肖顺平,郭桂蓉;基于分形压缩特征的雷达目标识别研究[J];红外与毫米波学报;1999年04期
5 洪先龙,马昱春,董社勤,蔡懿慈,C.K.Cheng,顾钧;角模块序列布图表示及基于角模块序列表示的边界约束布图规划算法[J];中国科学E辑:技术科学;2002年03期
6 郑浩然,唐爱军,何劲松;共生进化在参数学习中的应用[J];计算机工程与应用;2002年15期
7 王实,王晖,高文;格子机数据挖掘方法[J];计算机学报;2000年06期
8 王磊,潘进,焦李成;免疫规划[J];计算机学报;2000年08期
9 张铃,张钹;佳点集遗传算法[J];计算机学报;2001年09期
10 江瑞,罗予频,胡东成,司徒国业;一种协调勘探和开采的遗传算法:收敛性及性能分析[J];计算机学报;2001年12期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 吴大宏,赵人达;基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究初探[J];四川建筑科学研究;2002年03期
2 邓建斌;叶洪江;;基于混沌遗传算法的配电网无功补偿优化[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2006年03期
3 乔志杰;程翠翠;;基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2009年03期
4 张安勤;数据挖掘与进化算法[J];安徽教育学院学报;2002年03期
5 鲍官柢,胡好远;食物浓度及低浓度镉对水螅种群动态的影响[J];安徽教育学院学报;2005年03期
6 徐文婷;李承鹏;;基于自适应遗传算法的离散化方法[J];合肥师范学院学报;2011年03期
7 安振刚,李谋渭,尹显东,于宁,唐伟;遗传神经网络在平整轧制力预报中的应用[J];鞍钢技术;2001年06期
8 华文立;胡学刚;;平衡决策树分类精度与规则简易性研究[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2006年04期
9 程家兴,陈万里;列车控制问题的计算分析及自适应算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2002年02期
10 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
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 缪锦来,石红旗,李光友,王波,韩丽;赤潮灾害的发展趋势、防治技术及其研究进展[J];安全与环境学报;2002年03期
2 龙爱华,徐中民,张志强,王劲峰,苏志勇;基于边际效益的水资源空间动态优化配置研究——以黑河流域张掖地区为例[J];冰川冻土;2002年04期
3 孔天明,洪先龙,乔长阁;VEAP:基于全局优化的有效VLSI布局算法[J];半导体学报;1997年09期
4 王乃龙,戴宏宇,周润德;用模拟退火算法实现集成电路热布局优化[J];半导体学报;2003年04期
5 戴汝为;“人机结合”的大成智慧[J];北方工业大学学报;1996年03期
6 鲁晓春,詹荷生;关于配送中心重心法选址的研究[J];北方交通大学学报;2000年06期
7 承向军,杨肇夏;基于多智能体技术的城市交通控制系统的探讨[J];北方交通大学学报;2002年05期
8 唐晓君,查建中,陆一平;布局问题的复杂性和建模方法[J];北方交通大学学报;2003年01期
9 吴玲艳,沈庭芝,方子文,王飞;基于直方图熵和遗传算法的图像分割法[J];兵工学报;1999年03期
10 涂建平,彭应宁;飞机目标红外图像序列双阈值分割方法[J];兵工学报;2004年01期
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 姚建刚;何井龙;;电力市场环境下的输电网扩展规划[J];电力系统及其自动化学报;2010年05期
2 王平;卞建龙;;基于粒子群优化算法的光伏阵列MPPT[J];电子设计工程;2013年08期
3 岳国峰;王维国;郎景波;;基于复杂适应系统的种植结构调整建模与仿真[J];黑龙江大学工程学报;2012年02期
4 杨莉萍;黄厚宽;;一种带有维度抽取的Pareto协同进化算法[J];计算机研究与发展;2010年09期
5 彭复明;;协同进化数值优化算法[J];计算机工程与应用;2011年33期
6 赵学臣;王洪国;邵增珍;苗金凤;;基于势场引导的两阶段协同进化遗传算法[J];计算机科学;2011年09期
7 郑高伟;李淼;高会议;李录久;;协同进化理论及其在施肥模型中的应用[J];计算机应用;2011年06期
8 孙伟;韩晓建;;基于模拟退火算法的布局优化技术研究[J];机械技术史及机械设计;2008年00期
9 邓乃上;方宗德;朱艳香;田海波;;基于响应面模型的汽车传动系参数多目标优化[J];机械科学与技术;2011年09期
10 陆惠;江芳;;基于可变约束的多目标模糊柔性车间调度[J];计算机与现代化;2010年10期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 鲜明,庄钊文,肖顺平,郭桂蓉;基于分形压缩特征的雷达目标识别研究[J];红外与毫米波学报;1999年04期
2 李未,黄文奇;一种求解合取范式可满足性问题的数学物理方法[J];中国科学(A辑 数学 物理学 天文学 技术科学);1994年11期
3 徐宗本,高勇;遗传算法过早收敛现象的特征分析及其预防[J];中国科学E辑:技术科学;1996年04期
4 张讲社,徐宗本,梁怡;整体退火遗传算法及其收敛充要条件[J];中国科学E辑:技术科学;1997年02期
5 黄文奇,金人超;求解SAT问题的拟物拟人算法—Solar[J];中国科学E辑:技术科学;1997年02期
6 李未;黄雄;;命题逻辑可满足性问题的算法分析[J];计算机科学;1999年03期
7 刘涛,李国杰;求解SAT问题的局部搜索算法及其平均时间复杂性分析[J];计算机学报;1997年01期
8 张鸿宾,郭建军;遗传算法在曲线多边形近似中的应用[J];计算机学报;1999年10期
9 熊盛武,李元香,康立山,陈毓屏;用演化算法求解抛物型方程扩散系数的识别问题[J];计算机学报;2000年03期
10 张铃,ahu.edu.cn,张钹;遗传算法机理的研究[J];软件学报;2000年07期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王攀,万君康,冯珊,魏崴,张坚坚;一类基于分治原理的多种群协同进化算法[J];系统工程与电子技术;2004年11期
2 陈世展,任长明,吴启权;基于竞争方程的竞争型协同进化算法及应用[J];微处理机;2005年01期
3 刘进超;王攀;;一类协同进化算法的动力学模型[J];中国水运(理论版);2007年05期
4 虞斌能;焦斌;顾幸生;;改进协同粒子群优化算法及其在FlowShop调度中的应用[J];华东理工大学学报(自然科学版);2009年03期
5 徐晓晖;黄剑玲;;基于模糊协同进化免疫的RBF网络学习算法研究[J];计算机与现代化;2010年07期
6 刘文远;刘彬;;基于协同进化的自适应遗传算法研究[J];计算机工程与应用;2011年14期
7 张桂娟;刘希玉;;自适应协同进化算法及其在创新设计中的应用研究[J];计算机应用研究;2006年10期
8 慕彩红;焦李成;刘逸;;求解约束优化问题M-精英协同进化算法[J];西安电子科技大学学报;2010年05期
9 臧文科;杨杰;韩秀萍;;基于动态小生境集的多种群协同进化模型[J];计算机工程;2010年18期
10 邹丽珊;陈振洲;洪洲;;复杂动力学模型参数优化问题的协同进化算法[J];计算机技术与发展;2011年08期
中国重要会议论文全文数据库 前3条
1 张永;黄成;徐志良;吴晓蓓;;基于混合协同进化算法的模糊系统构建方法研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
2 雷琪;吴敏;;基于协同进化算法的焦炉火道温度模糊优化控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 彭志红;孙琳;陈杰;吴金平;;基于改进多智能体协同进化算法的多无人机低空突防航迹规划研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨莉萍;基于信息维的协同进化算法研究[D];北京交通大学;2010年
2 李碧;协同进化算法的研究及其应用[D];华南理工大学;2010年
3 郭圆平;动态种群规模的协同进化算法模型、理论与应用[D];中国科学技术大学;2008年
4 张宝;粒子群算法及其在卫星舱布局中的应用研究[D];大连理工大学;2007年
5 张永;基于解释性与精确性的模糊建模方法研究[D];南京理工大学;2006年
6 曾威;卫星舱布局的双系统协同进化算法与CAD系统关键技术[D];大连理工大学;2007年
7 孟红云;多目标进化算法及其应用研究[D];西安电子科技大学;2005年
8 张会红;基于XNOR/OR的FPRM极性优化研究[D];华东理工大学;2011年
9 吴宏晓;基于软计算方法的电力系统负荷预测[D];上海交通大学;2007年
10 刘冉;摩擦输送汽车混流装配线中短期决策平衡调度问题研究与应用[D];南京航空航天大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张创业;协同进化算法研究及应用[D];广西民族大学;2010年
2 李楠;基于演化博弈论的协同进化算法的研究和应用[D];华北电力大学(北京);2011年
3 张鹏;多蜂群协同进化算法及其应用研究[D];山东师范大学;2014年
4 曾庆盛;多种群竞争与协同的人工免疫计算模型及应用[D];福建师范大学;2011年
5 张远淑;基于均匀设计的多目标协同进化算法及其应用[D];西安电子科技大学;2012年
6 张站立;引入加速协同算子的多目标协同进化算法及其在倒立摆控制中的应用[D];重庆理工大学;2011年
7 郭晨阳;分段式多目标城市轨道交通列车运行优化算法研究[D];西南交通大学;2014年
8 徐立芳;阴性选择分类器原理与应用研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
9 李灿;多目标双系统协同进化算法及其应用[D];大连理工大学;2007年
10 苏延莉;基于协同理论的工程项目多目标优化研究[D];西安建筑科技大学;2010年
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