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基于混沌優(yōu)化與人工魚群算法的混合算法研究_石鴻雁

2017-03-16 | pdf | 1009KB | 次下載 | 1積分

資料介紹

基于混沌優(yōu)化與人工魚群算法的混合算法研究_石鴻雁
隨著科技的發(fā)展和工程問題范圍的拓展、實(shí)際問題的規(guī)模 和復(fù)雜度越來越大,傳統(tǒng)算法的優(yōu)化結(jié)果往往不夠理想,同時(shí)算 法理論研究的落后也導(dǎo)致了單一算法性能改進(jìn)程度的局限性, 為此算法混合的思想已發(fā)展成為提高算法優(yōu)化性能的一個(gè)重 要且有效的途徑,其出發(fā)點(diǎn)就是使各種單一算法相互取長補(bǔ)短, 產(chǎn)生更好的優(yōu)化效率。因此,混合算法的研究成為優(yōu)化算法研究 的一個(gè)重要的研究方向。目前,混合算法在信號(hào)處理、自動(dòng)控制、 模式識(shí)別等領(lǐng)域有著極為廣泛的應(yīng)用。 在對(duì)人工魚群算法(AFSA)和混沌優(yōu)化算法(COA) 進(jìn)行深入 研究的基礎(chǔ)上, 針對(duì) AFSA 運(yùn)行速度慢和優(yōu)化精度較差的缺點(diǎn) 及混沌變量具有隨機(jī)性、遍歷性及規(guī)律性的特點(diǎn),將混沌變量引 入到人工魚群算法中,給出了一種混合優(yōu)化算法(SCAFSA)。此 外,由于混合算法的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)相對(duì)薄弱,本文利用概率論中 的有關(guān)知識(shí)證明了一定條件下混合算法依概率收斂于優(yōu)化問 題的全局極小點(diǎn)。
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