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两种智能优化算法及其收敛性分析

季艳芳  
【摘要】:最近几年,智能优化算法,作为一种解决具有复杂性、强约束等特征的工程问题的应用技术,得到了迅速的发展和提高。与传统的优化算法相比,不同之处在于智能优化算法源于人们对于大自然中生命现象的启示,从而高效的解决了许多传统优化技术所不能解决的实际问题,显示了它独特的优势。但是,对于智能智能优化算法的理论方面的研究还不是很多,尤其是收敛性方面的研究工作,因此,作者对于优化算法及其收敛性理论方面的研究具有一定的现实意义。 本文首先介绍了四种智能优化算法及有关收敛性的研究现状。其次,本文受粒子群算法(PSO算法)中交流算子的启发,提出了改进的烟花爆炸优化算法,并给出了算法的收敛性证明。再次,本文又给出了云搜索算法,并根据概率理论方面的知识给出了收敛性证明。对于这两种优化算法,本文都进行了仿真实验,然后与粒子群等算法进行了比较,结果显示两种优化算法都取得比较好的结果。 本文对于算法的提出、测试以及收敛性分析,给出了比较完整的算法。经过测试,发现两种算法都存在很大优势。同时,两种算法仍还有许多要改进的地方,无论是从理论上还是应用上都有很大的现实意义。


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