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《西安电子科技大学》 2009年
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群智能算法及其应用研究

寇晓丽  
【摘要】: 群智能算法是一种新型的仿生类进化算法,主要包括蚁群优化算法和粒子群算法.群智能算法具有较强的鲁棒性,采用分布式计算机制,并且易于实现,已在众多领域得到了广泛的应用.本文主要围绕蚁群优化算法和微粒群算法的理论及其应用,就如何求解大规模旅行商(Traveling Salesman Problem, TSP)问题、连续性优化问题、约束优化问题、无线传感器网络路由优化问题进行了研究.本文的主要工作概括如下: 1.针对大规模TSP问题,提出了一种基于模块度分簇的改进蚁群算法.该算法首先借鉴网络中的分簇原理,基于模块度的分簇算法将TSP问题中的城市划分为若干个簇,降低了问题的维数,并提出模块度的概念来度量所得到的簇结构和实际TSP问题网络匹配的程度;其次,基于信息素扩散的改进蚁群算法求解簇间的连接顺序,即求解分簇得到的小规模TSP问题的最优解,在基于信息素扩散的改进蚁群算法中,从多方面模拟真实蚂蚁的行为,定义了新的信息素扩散挥发规则,增强了蚂蚁之间的合作,使其快速找到最优解,同时增加扰动因子避免其陷入局部最优解,并且分析了其全局收敛性,实例测试结果表明了算法的有效性;然后,构造了求解簇内最短路径的基于信息素扩散的改进蚁群算法;最后,将所有簇内和簇间的解按照一定的规则组成了原TSP问题的解.仿真实验结果表明该算法适合求解大规模TSP问题,与已有算法相比,解的质量和收敛速度均有了较明显的提高. 2.针对蚁群算法在连续空间函数优化中应用的瓶颈,提出了一种蚁群混合算法求解连续空间问题,定义了新的蚁群信息素更新规则、蚁群在解空间的寻优方式和蚁群行进策略.为了克服蚁群算法搜索时间过长,易陷于局部最优等缺点,在搜索过程中嵌入了改进的Alopex算法,该算法具有快速搜索和摆脱局部最优解的能力,实验结果表明了蚁群混合算法的有效性. 3.针对标准微粒群算法不能保证全局收敛性问题,提出了一种随机混合微粒群算法.在随机微粒群算法中,将惯性权重设置为零,减少了关键参数对算法性能的影响,提高了算法的通用性;在保证算法全局收敛性的同时,结合Alopex算法重新生成停止进化粒子的位置,有效地避免了算法因单一搜索机制引起地停滞现象.将该算法应用于复杂多维函数,取得了较好的效果,为解决较复杂的函数优化问题提供了一种可行的方法. 4.针对约束优化问题,提出了一种基于协同进化的微粒群算法.该算法在标准微粒群算法的基础上,采用“保留最优,调节部分”的确定型选择策略,利用进化中个体之间的差异,提出协同算子公式,引导进化方向,使个体之间相互利用信息,更新微粒的位置进化方程;同时,提出基于不可行度的约束处理方法,根据不可行度和不可行度阀值提出新的竞争选择准则,并由此给出新的适应值函数引导群体加强对约束边界的搜索.基于典型的约束优化问题的实验结果表明:该算法可行有效,尤其对解决复杂问题表现出较优的性能. 5.研究了蚁群算法在无线传感器网络路由协议中的应用.无线传感器网络路由协议的一个重要目标就是要合理高效地使用网络中各传感器节点的能量,延长网络寿命.文中提出了一种基于蚁群算法的无线传感器网络分簇路由协议.该方法首先利用网络自身拓扑结构,基于模块度的分簇算法得到一个稳定的簇结构,无需每轮循环都构造簇,从而节省了构造簇的开销;其次,根据每个簇内节点的剩余能量以及簇内节点的分布情况,给出了新的簇头选择函数;然后,提出基于蚁群算法的簇间多跳路由算法,该算法以如何均衡传输路径上消耗的能量和簇头节点的剩余能量为出发点,制定了新的蚂蚁转移概率和信息素更新规则,通过实验仿真,并与已有较好算法相比较,验证了算法的有效性.
【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】:2009
【分类号】:TP18

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【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 李先锋;基于特征优化和多特征融合的杂草识别方法研究[D];江苏大学;2010年
2 王学厚;群体智能优化的计算模式和方法研究与应用[D];华北电力大学;2011年
3 沈南燕;大型数控切点跟踪曲轴磨床智能加工工艺及策略研究[D];上海大学;2011年
4 叶建芳;电子制造业准ATO模式生产计划和生产控制方法研究[D];浙江大学;2011年
5 田志强;高速铁路乘务计划编制优化理论与方法研究[D];西南交通大学;2011年
6 黄柯;考虑环境污染控制的城市交通网络的优化模型与算法[D];西南交通大学;2011年
7 王忠凯;动车组运用检修计划优化方法的研究[D];中国铁道科学研究院;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘洋;基于粒子群算法的NoC映射问题研究[D];大连理工大学;2010年
2 张文静;协同粒子群算法及其在多车场路径优化问题中的应用[D];华东师范大学;2011年
3 谭世恒;一种新型的群智能优化算法—细胞膜优化算法及其应用[D];华南理工大学;2011年
4 赵小翠;电梯群控系统的多目标智能优化调度研究[D];华南理工大学;2011年
5 杨祉涵;基于粒子群算法的H_∞电力系统稳定器设计[D];西南交通大学;2011年
6 张君艳;输电线路监测中无线传感器网络路由跨层优化的研究[D];华北电力大学;2011年
7 于妍;基于蚁群算法的高校就业管理系统的设计与实现[D];华北电力大学;2011年
8 靖鑫;微粒群优化算法及其在航天器交会对接中的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
9 侯文静;混合蚁群算法及其应用研究[D];西北师范大学;2011年
10 唐小勇;群智能算法及其在潜器导航规划中的应用[D];哈尔滨工程大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 梁华为;陈万明;李帅;梅涛;孟庆虎;;一种无线传感器网络蚁群优化路由算法[J];传感技术学报;2007年11期
3 吕勇,赵光宙;蚁群优化算法及其在电力系统中的应用[J];电工技术学报;2003年04期
4 王志刚,杨丽徙,陈根永;基于蚁群算法的配电网网架优化规划方法[J];电力系统及其自动化学报;2002年06期
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9 刘徐迅;曹阳;邹学玉;张晋;;无线传感器网络多目标路由的改进蚁群算法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2007年10期
10 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
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张钊;;一种新型配电网故障定位寻优算法[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2007年03期
2 何文德;杨凤年;刘光灿;;无线传感器网络在文物保护中的应用[J];安防科技;2007年07期
3 刘海波;邹涛;翁哲;;无线传感器网络在执勤枪械定位中的应用[J];安防科技;2009年09期
4 王侠;程乃伟;;蚁群算法在动态疏散路径优化过程中的应用[J];安防科技;2009年10期
5 田晓艳;;计算智能主要算法研究[J];安防科技;2009年12期
6 张开风;胡艳军;许耀华;姜新红;仇乐乐;王福俊;高韦;丁胜建;;WSN与GPRS结合的远程图像等数据采集系统设计[J];安徽大学学报(自然科学版);2011年04期
7 林丽萍;;无线传感器网络节点的研究与应用[J];安徽职业技术学院学报;2010年04期
8 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
9 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
10 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
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 齐继阳;竺长安;曾议;;基于遗传禁忌混合搜索算法的设备布局研究[A];2004“安徽制造业发展”博士科技论坛论文集[C];2004年
2 张维勇;张芬;马学森;;基于IEEE802.15.4的一种分簇算法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 石为人;张阳;邓鹏程;;传感器网络局部时间同步协议研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 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
5 程远林;李茂军;;基于小生境遗传算法的配电网电容器优化配置[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 崔志华;蔡星娟;曾建潮;孙国基;;基于预测速度的改进微粒群算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 蔡星娟;崔志华;曾建潮;谭瑛;;自适应PID控制微粒群算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 孙俊清;李平;韩梅;;装卸桥调度问题及其混合智能优化算法GASA[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 李军亮;肖新平;毛树华;;灰色双层线性规划的粒子群解法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 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
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 樊建聪;分布估计学习算法研究[D];山东科技大学;2010年
2 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
3 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 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
5 张子迎;多机器人协作及环境建模技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 徐悦竹;机会发现算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 王蕊;无线传感器网络部署与拓扑控制研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 徐小峰;面向船舶制造协同物流网络的资源优化研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 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
10 孙玉婷;基于柱形换能器的水下传感器网络组网协议研究[D];中国海洋大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 蒋慧;改进的遗传算法在电力系统无功优化中的应用[D];安徽工程大学;2010年
2 叶青;基于可信的无线传感器网络认证技术的研究[D];安徽工程大学;2010年
3 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
4 刘奇;基于混合粒子群算法的ZnO镀膜光纤传感器的参数优化[D];南昌航空大学;2010年
5 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
6 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
7 谌业滨;无线传感器网络自身健康状态融合机制研究[D];南昌航空大学;2010年
8 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
9 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
10 乔田田;无线传感器网络路由协议研究[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱明星,张德龙;RBF网络基函数中心选取算法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年01期
2 孟李林;;从SOC到NOC的集成电路设计技术发展[J];半导体技术;2008年03期
3 苗建瑞,蒋熙,于勇,赵艳娥,杨肇夏;铁路车站(场)列车到发与调车作业过程仿真的研究[J];北方交通大学学报;2000年03期
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6 徐洪泽,燕永田,徐立新;计算机联锁控制系统的进路生成算法研究[J];北方交通大学学报;1998年05期
7 张红源;陈自力;;图像匹配经典算法及其改进方法研究[J];兵工自动化;2008年09期
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9 林桦;张良;佟冬;李险峰;程旭;;面向Mesh片上网络的快速层次化多目标映射方法(英文)[J];北京大学学报(自然科学版);2008年05期
10 昝涛;王民;李刚;费仁元;;小波包分解与Fuzzy ART神经网络在磨削振动监测中的应用[J];北京工业大学学报;2008年07期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 杨文国;郭田德;高自友;赵彤;;考虑部分路段上一氧化碳排放量限制的弹性平衡配流模型及算法[A];中国运筹学会第七届学术交流会论文集(中卷)[C];2004年
2 陈家照;罗寅生;;群智能优化算法研究[A];第三届中国智能计算大会论文集[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 曾强;离散制造企业批量生产车间调度智能优化研究[D];重庆大学;2010年
2 王铁强;电力系统低频振荡共振机理的研究[D];华北电力大学;2001年
3 李晓磊;一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D];浙江大学;2003年
4 张生瑞;公路交通可持续发展系统分析与评价[D];长安大学;2002年
5 孙宏;航空公司飞机排班问题:模型及算法研究[D];西南交通大学;2003年
6 吴艳;多传感器数据融合算法研究[D];西安电子科技大学;2003年
7 柳长安;无人机航路规划方法研究[D];西北工业大学;2003年
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10 毛文华;基于机器视觉的田间杂草识别技术研究[D];中国农业大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曾向阳;客运专线动车组运用计划优选及运用修优化研究[D];西南交通大学;2011年
2 曾宪国;应用H_∞优化方法设计电力系统稳定器[D];华北电力大学;2000年
3 龙满生;玉米苗期杂草识别的机器视觉研究[D];西北农林科技大学;2002年
4 耿建鲁;基于黑板系统的多智能体系实现方法的研究[D];哈尔滨工程大学;2003年
5 杨琳;基于H_∞控制理论的电力系统稳定器研究[D];华北电力大学(河北);2003年
6 姜蓉;基于模拟退火算法的贷款组合优化研究[D];湖南大学;2003年
7 任敏;TCP/IP网络拥塞机理分析与控制方法研究[D];浙江工业大学;2004年
8 马常霞;基于移动Agent的分布式路由算法研究[D];南京理工大学;2003年
9 李增昌;群控电梯智能控制策略研究[D];天津大学;2004年
10 陶剑锋;基于灰色系统理论的数字图像处理算法研究[D];武汉理工大学;2004年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 胡河山;覃亚丽;;基于蚁群算法的多光谱遥感图像分类[J];杭州电子科技大学学报;2012年04期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 胡新宇;基于机器视觉的家蚕微粒子图像识别方法的研究[D];武汉理工大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 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
2 马超阳;基于人工鱼群算法的PID神经网络控制器仿真研究[D];郑州大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 庄昌文,范明钰,李春辉,虞厥邦;基于协同工作方式的一种蚁群布线系统[J];半导体学报;1999年05期
2 梁瑞鑫,郑德玲;基于区间套混沌搜索的混合优化方法[J];北京科技大学学报;2002年03期
3 屈玉贵,翟羽佳,蔺智挺,赵保华,张英堂;一种新的无线传感器网络传感器放置模型[J];北京邮电大学学报;2004年06期
4 陈根军,李继洸,王磊,唐国庆;基于Tabu搜索的配电网络规划[J];电力系统自动化;2001年07期
5 谢敬东,王磊,唐国庆;遗传算法在多目标电网优化规划中的应用[J];电力系统自动化;1998年10期
6 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
7 康庆平,周雷;一个实用的配电网优化规划方法[J];电网技术;1994年06期
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9 赵学峰;基于蚁群算法的一类扩展型TSP研究[J];系统工程;2003年01期
10 邱模杰,马 良;约束平面选址问题的蚂蚁算法[J];上海理工大学学报;2000年03期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 胡鹏;王猛;;基于微粒群的约束优化[J];装备制造技术;2009年05期
2 寇晓丽;刘三阳;;一种随机微粒群混合算法求解约束优化问题[J];系统仿真学报;2007年10期
3 熊鹰;周树民;祁辉;;一种新型的求解约束优化问题的微粒群算法[J];广东广播电视大学学报;2006年03期
4 胡中功;李静;;群智能算法的研究进展[J];自动化技术与应用;2008年02期
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6 刘国志;杜翼辰;;一个求解约束优化问题的与可行基规则相结合的改进微粒群算法[J];长春理工大学学报(自然科学版);2010年01期
7 刘国志;;一个求解约束优化问题的混合算法[J];江西师范大学学报(自然科学版);2011年01期
8 陈杰;周哲;江维;;微粒群算法在网络QoS路由优化中的应用[J];自动化技术与应用;2009年12期
9 刘利强;于飞;谭佳琳;;一种求解约束优化问题的连续域蚁群算法[J];系统仿真学报;2008年13期
10 于龙文;刘国志;;一个求解约束工程设计问题的混合局部收缩微粒群算法[J];科学技术与工程;2010年08期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 崔志华;蔡星娟;曾建潮;孙国基;;基于预测速度的改进微粒群算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 熊伟清;魏平;;基于食物量分配的多种群二元蚁群优化算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
3 蔡星娟;崔志华;曾建潮;谭瑛;;自适应PID控制微粒群算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 周岩;濮定国;;解非线性不等式约束优化问题的序列线形方程法[A];中国运筹学会第十届学术交流会论文集[C];2010年
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6 张昕;彭宏;郑启伦;;基于微粒群算法的聚类分析[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
7 王元元;曾建潮;谭瑛;;基于并行计算模型的并行微粒群算法的性能分析[A];2007年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(上册)[C];2007年
8 宋佳栋;赵庆祯;刘衍民;;农产品风险控制的一种决策方法[A];海峡两岸农业学术研讨论文集[C];2010年
9 卢志刚;李伟;冀尔康;吴士昌;;微粒群算法优化设计自适应滤波器[A];第七届青年学术会议论文集[C];2005年
10 裴振奎;刘健;华夏;;求解随机车辆路径规划问题的混合微粒群算法[A];2008通信理论与技术新进展——第十三届全国青年通信学术会议论文集(上)[C];2008年
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 袁志勇;IJICC创刊一年已被EI等五个国际检索机构收录[N];科技日报;2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 寇晓丽;群智能算法及其应用研究[D];西安电子科技大学;2009年
2 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
3 袁代林;改进的微粒群算法及其在结构拓扑优化中的应用[D];西南交通大学;2009年
4 刘水霞;互补约束优化问题若干算法研究[D];内蒙古大学;2009年
5 崔志华;微粒群算法的性能分析与优化[D];西安交通大学;2008年
6 莫思敏;基于群体交互自组织种群结构的扩展微粒群算法研究[D];兰州理工大学;2012年
7 许瑞;基于蚁群优化算法的批调度问题研究[D];中国科学技术大学;2011年
8 李莉;柔性作业车间调度中的群智能优化算法研究[D];东北林业大学;2011年
9 周鲜成;基于微粒群算法的数字图像处理方法研究[D];中南大学;2008年
10 薛明志;进化计算与小波分析若干问题研究[D];西安电子科技大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 胡鹏;微粒群处理约束优化的研究[D];太原科技大学;2009年
2 吕洪光;基于微粒群算法的装配序列规划方法及其应用研究[D];电子科技大学;2010年
3 朱家静;基于遗传微粒群算法的组卷策略应用研究[D];大连海事大学;2011年
4 刘丁峰;基于改进微粒群算法的图像复原方法研究[D];中南民族大学;2010年
5 魏欣;基于智能优化技术的创新概念设计研究与应用[D];山东师范大学;2010年
6 王晓敏;基于微粒群算法的关联规则挖掘方法及应用[D];山东师范大学;2010年
7 陈红洲;群体智能若干算法研究[D];哈尔滨工程大学;2004年
8 戴芬;基于量子计算技术的智能算法的研究与应用[D];山东师范大学;2010年
9 李凯;基于微粒群优化算法的结构系统识别[D];同济大学;2008年
10 林令娟;模拟退火微粒群混合算法的研究及应用[D];山东师范大学;2010年
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