高维人工萤火虫群优化算法应用研究--《广西民族大学》2012年硕士论文
高维人工萤火虫群优化算法应用研究
【摘要】：人工萤火虫群优化(Glowworm Swarm Optimization，GSO)算法由K.N.Krishnanad和D.Ghose于2005年提出一种新型群智能优化算法，该算法已成功应用于传感器的噪声测试、多模函数优化、模拟机器人、多信号源跟踪与定位和有害气体泄露定位等方面，均表现出良好的性能。人工萤火虫群优化算法越来越受到人们极大地关注，逐渐成为计算智能研究领域一个新的研究热点。但是，由于人工萤火虫群优化算法刚被提出不久，还存在诸多不足之处，如运行后期收敛速度慢、易陷入局部收敛、求解精度低等缺陷，尤其在高维目标函数方面效果更是不理想；极大地限制了人工萤火虫群优化算法的应用范围。基于以上各种原因，本论文将对人工萤火虫群优化算法进行深入研究，对基本GSO算法进行改进，提高GSO算法在高维空间目标函数优化问题上的求解能力，扩宽GSO算法的应用范围。
本论文主要取得以下研究成果：
（1）结合算法自身变化过程中所体现出来的特点，在人工萤火虫群优化算法中提出最大最小荧光素策略。实验表明，提出的改进算法可以有效避免人工萤火虫群优化算法过早陷入局部收敛，提高算法全局收敛能力。
（2）提出确定更新搜索域的人工萤火虫群优化算法，使更新的萤火虫向较优值靠拢从而达到提高计算精度加快收敛速度的目的。实验表明，改进的GSO能够有效的提高收敛速度和计算精度。
（3）提出具有主从结构的并行人工萤火虫群优化算法。实验表明，改进算法在减少算法运行时间和避免陷入局部最优方面都取得了较好的效果。
（4）将所提出的求解最优化问题的改进方法，应用到城市公交系统的调度实例和高维非线性方程组的求解中去。实验表明，文章中所提出的改进人工萤火虫群优化算法能够较为有效的解决以上问题。
【关键词】：
【学位授予单位】：广西民族大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：TP18【目录】：
摘要3-5ABSTRACT5-10第一章 绪论10-14 1.1 引言10-11 1.2 人工萤火虫群优化算法研究现状11-12 1.3 论文主体工作及安排12-14第二章 基本人工萤火虫群优化算法14-19 2.1 人工萤火虫群优化算法14-16 2.2 基本人工萤火虫群优化算法伪代码16-18 2.3 基本人工萤火虫群优化算法流程图18 2.4 本章小结18-19第三章 一种最大最小萤光素值人工萤火虫群优化算法19-26 3.1 引言19 3.2 GSO 算法在函数优化方面存在的问题19-20 3.3 最大最小人工萤光素值人工萤火虫群优化算法20-21
3.3.1 算法改进思想20
3.3.2 MMGSO 算法实施步骤20-21 3.4 实验仿真及结果分析21-25
3.4.1 测试函数21-22
3.4.2 测试平台22
3.4.3 参数设置22
3.4.4 实验结果与分析22-25 3.5 本章小结25-26第四章 一种确定更新搜索域的人工萤火虫群优化算法26-32 4.1 引言26 4.2 确定更新域人工萤火虫算法26-27
4.2.1 算法思想26
4.2.2 算法的实施步骤26-27 4.3 实验仿真及结果分析27-31
4.3.1 测试函数27-28
4.3.2 测试平台28
4.3.3 参数设置28-29
4.3.4 实验结果讨论29-31 4.4 本章小结31-32第五章 具有主从结构的并行人工萤火虫群优化算法32-39 5.1 引言32 5.2 具有主从结构的并行人工萤火虫算法32-34
5.2.1 算法思想32-33
5.2.2 PGSO 算法的实施步骤33
5.2.3 雇主的人工萤火虫群算法33
5.2.4 工人的人工萤火虫群算法33-34 5.3 实验仿真及结果分析34-38
5.3.1 测试函数34-35
5.3.2 测试平台35
5.3.3 参数设置35-36
5.3.4 实验结果讨论36-38 5.4 本章小结38-39第六章 GSO 在城市公交调度系统和求解非线性方程组的应用39-51 6.1 引言39 6.2 基于随机扰动因子的人工萤火虫算法的公交车优化调度39-40
6.2.1 具有随机扰动因子的人工萤火虫算法39-40 6.3 城市公交调度系统数学模型的建立与描述40
6.3.1 目标函数的建立40 6.4 非线性方程组问题描述40-41 6.5 领导者人工萤火虫算法41-43
6.5.1 算法思想41
6.5.2 算法的实施步骤41-43 6.6 实验仿真及结果分析43-49
6.6.1 测试平台43
6.6.2 城市公交调度参数设置43
6.6.3 城市公交调度系统实验结果分析43-45
6.6.4 测试函数45-46
6.6.5 测试非线性方程组46
6.6.6 非线性方程组参数设置46-47
6.6.7 非线性方程组实验结果讨论47-49 6.7 本章小结49-51第七章 总结与展望51-53 7.1 本章工作总结51 7.2 未来的工作51-53参考文献53-57附录57-66致谢66-67攻读硕士期间参与的科研项目67-68攻读硕士期间发表的学术论文68
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