参数自适应多目标和声搜索算法及其应用

发布时间：2021-08-21 12:23

　　随着社会生产力与计算机发展水平的提高,越来越多复杂的多目标优化问题出现,利用传统的优化算法处理这些多目标优化问题时往往达不到令人满意的效果。一种新的智能算法—和声搜索算法,因为其思想逻辑简单,控制参数少,全局搜索能力强等优点而被广泛应用于工程领域的优化问题中。大量研究结果表明:和声搜索算法相比传统的数学优化方法以及一些传统的智能优化算法具有更好的应用效果。传统的和声搜索算法存在一些缺陷:参数设置欠缺灵活性而导致算法容易陷入局部最优,收敛速度慢,因此和声搜索算法的性能还有待改善。本文重点从和声搜索算法性能的改善以及分布式驱动电动汽车（Distributed Drive Electric Vehicles,DDEV）侧向稳定性控制中的优化问题展开研究。研究内容可以概括如下:本文提出了一种参数自适应多目标和声搜索（Parameter Adaptive Multi-objective Harmony Search,PSAMOHS）算法。PSAMOHS算法结合混沌思想,将混沌映射用于控制参数音调微调概率的自适应调整;同时根据和声记忆库中解多样性的信息和迭代次数的变化分别动态调整控制参数和声记忆库... 

【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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【参考文献】：
期刊论文
[1]一种自适应全局和声搜索算法[J]. 翟军昌,高立群,欧阳海滨,孔祥勇.  控制与决策. 2015(11)
[2]基于云和声搜索的综合运输网络设计和货流分配优化[J]. 刘星材,何世伟,孙杨,黎浩东,景云.  吉林大学学报(工学版). 2016(01)
[3]自适应改进和声模式搜索算法[J]. 曲良东,何登旭,黄勇.  小型微型计算机系统. 2014(01)
[4]改进和声搜索算法优化LSSVM的脑CT图像分类[J]. 郭正红,赵丙辰.  计算机工程与应用. 2013(22)
[5]学习型和声搜索算法及其在0-1背包问题中的应用[J]. 李若平,欧阳海滨,高立群,邹德旋.  控制与决策. 2013(02)
[6]基于邻域粗糙集与量子遗传算法的人脸表情特征选择方法[J]. 冯林,李聪,沈莉.  合肥工业大学学报(自然科学版). 2013(01)
[7]基于人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化[J]. 黄瑜岳,李克清.  计算机应用研究. 2013(02)
[8]电动汽车发展前景与关键因素分析[J]. 郭春林,甄子健,武力,肖湘宁.  汽车工程. 2012(09)
[9]改进的多目标和声搜索算法[J]. 乔英,高岳林,江巧永.  计算机工程. 2012(18)
[10]一种新颖的改进自适应和声算法[J]. 何宗耀,郝伟.  计算机应用与软件. 2012(09)

博士论文
[1]多目标动态差分进化算法及其应用研究[D]. 吴亮红.湖南大学 2011



本文编号：3355594