人工鱼群混合智能优化算法及其应用研究.pdf

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浙江大学信息学部 硕士学位论文 人工鱼群混合智能优化算法及其应用研究 姓名：张汉强 申请学位级别：硕士 专业：控制理论与控制工程 指导教师：陈金水;卢建刚 座机电话号码 浙江大学硕士学位论文 摘要 摘要 优化问题一直是科学和工程研究领域的热点问题。传统的优化方法在处理大维数、多 模态等复杂问题上存在诸多不足。国内外研究学者对此进行了研究和探讨，提出了多种智 能优化算法，并结合各种优化算法的优点，衍生出多种混合智能优化算法。本文在分析人 工鱼群算法基本原理的基础上，结合禁忌搜索算法和遗传算法，提出了两种新的混合智能 优化算法，并将混合算法应用于多目标优化、参数估计和组合优化中，扩展了算法的应用 范围。 本文所作的主要工作如下： I、系统地介绍智能优化算法的研究现状，以及单纯智能优化算法的局限性和混合智 能优化算法的优点。重点分析人工鱼群算法，，并通过典型函数的仿真，探讨参数对人工鱼 群算法收敛速度和精度的影响，总结出鱼群算法参数设置的基本原则，提出分阶段和变参 数寻优的改进策略。 2、结合人工鱼群算法的改进策略，提出两种新的混合智能优化算法：禁忌与鱼群混 能优化算法的仿真研究，以及与前人的研究成果比较，均验证了本文提出两种算法的有效 性。 3、通过引入惩罚项的方法，将HIOA-TSFA算法应用于解决多目标优化问题。仿真研 究表明，该算法在解决复杂函数的优化问题和多目标优化问题中效果显著。将HIOA-GFA 应用于非线性系统的参数估计问题，在无噪声和有白噪声的条件下，通过Lorenz混沌系 统进行仿真研究，结果表明该混合算法对于解决参数估计问题十分有效。最后，进

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