演化學習型智能優(yōu)化方法及其應用研究

1、演化學習型智能優(yōu)化方法及其應用研究 演化學習型智能優(yōu)化方法及其應用研究邢立寧 【摘要】： 【摘要】： 最優(yōu)化技術在科學和工程等領域都有非常廣泛的應用,受到了理論界和工程界的熱切關注和深入研究;優(yōu)化理論與算法的研究已成為一個具有理論意義和應用價值的熱點課題。智能優(yōu)化方法模仿自然現象的運行機制而產生,為解決復雜工程問題提供了新思路和新手段。最優(yōu)化理論領域的“無免費午餐”定理說明算法混合是有效提高優(yōu)化性能的一種手段,將各種算法有效地集成起來

2、構成新的高效的優(yōu)化方法是一個非常有價值的研究方向。 在現有智能優(yōu)化方法的基礎上,論文建立了演化學習型智能優(yōu)化方法的基本框架。該框架采用智能優(yōu)化模型和知識模型相結合的集成建模思路:智能優(yōu)化模型按照“鄰域搜索”策略對待優(yōu)化問題的可行空間進行搜索;知識模型從前期優(yōu)化過程中挖掘有用知識,然后采用知識來指導智能優(yōu)化模型的后續(xù)優(yōu)化過程。通過構建演化學習型智能優(yōu)化的基本框架,將智能優(yōu)化模型和知識模型有效地結合起來,極大地提高了演化學習型智能優(yōu)化方法的

3、優(yōu)化績效。演化學習型智能優(yōu)化方法的基本框架為現有優(yōu)化方法改進提供了一種有益的借鑒。 論文提出了精英個體知識、構件知識、算子知識和參數知識等四種知識形式,為演化學習型智能優(yōu)化方法嵌入知識奠定了重要基礎;構建了用于實現演化學習型智能優(yōu)化方法的八類典型知識,可輔助演化學習型智能優(yōu)化方法高效地求解復雜優(yōu)化問題。 針對連續(xù)優(yōu)化問題,設計并實現了一種求解函數優(yōu)化問題的演化學習型遺傳算法。采用 21 個標準測試函數進行實驗,結果表明演化學習型遺傳算法

4、在優(yōu)化性能方面優(yōu)于近期公開發(fā)表的三種方法。 針對離散優(yōu)化問題,設計并實現了求解三類典型離散優(yōu)化問題的五種演化學習型智能優(yōu)化方法?；跇藴蕼y試實例的實驗結果表明,演化學習型智能優(yōu)化方法在優(yōu)化性能方面優(yōu)于近期公開發(fā)表的多種方法。 針對實際工程問題,將演化學習型遺傳算法和演化學習型蟻群算法分別應用于體系仿真優(yōu)化問題、衛(wèi)星地面站系統(tǒng)任務調度問題和多星任務規(guī)劃問題,獲得了非常滿意的實驗結果?！娟P鍵詞】： 【關鍵詞】：智能優(yōu)化方法 智能優(yōu)化方法 遺

5、傳算法 遺傳算法 蟻群算法 蟻群算法 協(xié)同演化 協(xié)同演化 知識 知識 【學位授予單位】： 【學位授予單位】：國防科學技術大學【學位級別】： 【學位級別】：博士【學位授予年份】： 【學位授予年份】：2009【分類號】： 【分類號】：TP18【目錄】： 【目錄】： ? 摘要 14-15? Abstract15-17? 第一章 緒論 17-38? 1.1 研究背景、動機及意義 17-20? 1.1.1 研究背景 17-18? 1.1.2 研究

6、動機 18-20? 1.1.3 研究意義 20? 1.2 智能優(yōu)化方法 20-30? 3.2.4 變異操作 80-83? 3.2.5 災變操作 83-86? 3.2.6 終止條件 86-87? 3.3 實驗結果及分析 87-91? 3.3.1 參數設置 87? 3.3.2 幾種典型的函數優(yōu)化方法 87-89? 3.3.3 普通測試函數的實驗結果 89-90? 3.3.4 組合測試函數的實驗結果 90-91? 3.4 本章小結 91-93

7、? 第四章 求解離散優(yōu)化問題的演化學習型智能優(yōu)化方法 93-176? 4.1 求解非對稱旅行商問題的演化學習型遺傳算法 93-105? 4.1.1 旅行商問題描述及特點分析 93-96? 4.1.2 求解非對稱旅行商問題的演化學習型遺傳算法 96-102? 4.1.3 實驗結果及分析 102-105? 4.2 求解雙層 CARP 優(yōu)化問題的演化學習型遺傳算法 105-136? 4.2.1 雙層 CARP 優(yōu)化問題描述及特點分析 105-

8、113? 4.2.2 求解雙層 CARP 優(yōu)化問題的基本框架 113-120? 4.2.3 求解雙層 CARP 優(yōu)化問題的演化學習型遺傳算法 120-125? 4.2.4 實驗結果及分析 125-136? 4.3 求解雙層 CARP 優(yōu)化問題的演化學習型蟻群算法 136-149? 4.3.1 求解雙層 CARP 優(yōu)化問題的演化學習型蟻群算法 136-145? 4.3.2 實驗結果及分析 145-149? 4.4 求解柔性作業(yè)車間調度問題

9、的演化學習型蟻群算法 149-164? 4.4.1 柔性作業(yè)車間調度問題描述及特點分析 149-157? 4.4.2 求解柔性作業(yè)車間調度問題的演化學習型蟻群算法 157-163? 4.4.3 實驗結果及分析 163-164? 4.5 求解柔性作業(yè)車間調度問題的演化學習型協(xié)同進化算法 164-175? 4.5.1 求解柔性作業(yè)車間調度問題的演化學習型協(xié)同進化算法 165-171? 4.5.2 實驗結果及分析 171-175? 4.6 本

10、章小結 175-176? 第五章 演化學習型智能優(yōu)化方法在實際工程問題中的應用 176-228? 5.1 求解體系仿真優(yōu)化問題的演化學習型遺傳算法 176-183? 5.1.1 體系仿真優(yōu)化問題描述 176-178? 5.1.2 求解體系仿真優(yōu)化問題的演化學習型遺傳算法 178-182? 5.1.3 實驗結果及分析 182-183? 5.2 求解衛(wèi)星地面站系統(tǒng)任務調度的演化學習型蟻群算法 183-190? 5.2.1 衛(wèi)星地面站系統(tǒng)任務