森林优化算法的改进及离散化研究

发布时间：2017-03-29 16:02

  本文关键词：森林优化算法的改进及离散化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在日常生活以及生产作业中,最优化问题是一类十分常见的问题。优化是通过某种策略不断改进对象,使其逐步优秀的一个过程,可以理解为从众多的可选方案中,不断搜索,最终选择出最优秀的方案或者相对最为贴合条件的满意方案。对于目标函数较为简单且维度较低的优化问题,传统的基于数学理论的优化方法可以解决,并且效率很高。但对于维度较高的相对复杂的优化问题,传统的优化方法却表现欠佳。对此,研究人员提出了一系列的现代智能优化算法,其中包括遗传算法、粒子群算法以及新出现的森林优化算法等。森林优化算法是一种仿生类智能优化算法,其模拟森林中种子传播的过程进行搜索最优解,用于解决非线性连续型优化问题。森林优化算法的性能虽然不错,但是仍有一些不足之处。森林优化算法在解决连续型优化问题时,收敛速度较慢,求得的最优解精度不够,较容易陷入局部最优解。针对这些不足,本文提出了四个改进策略,以提高其解决连续型优化问题的性能。四个改进策略分别是极端贪婪策略、波形步长、最优树优待以及新型远处播种。极端贪婪策略是在就地播种阶段,对于新产生的众多新树,保留比旧树优秀的新树,淘汰劣质新树,并且在优秀新树的基础上再产生优秀的新树;波形步长是在原步长上添加余弦函数,使步长呈现余弦波形变化;最优树优待策略是指相较于其他树,最优树应能产生较多数量的下一代新树;新型的远处播种是将原远处播种阶段的作用对象改为年龄为0的树,并且每棵树以一定概率进行远处播种。为了验证四个改进策略的有效性,先分别与原森林优化算法进行对比实验,然后融合四个改进策略,形成新型森林优化算法,再进行对比实验。森林优化算法目前还没有被用于解决离散型优化问题,因此对离散型森林优化算法的探究是完善森林优化算法的必要部分。在离散化森林优化算法的过程中,本文选择0-1背包问题对离散化策略的效果进行检测。森林优化算法离散化的主要内容包括选取解的编码方式、就地播种离散化、远处播种离散化以及针对不合法的解和不够优秀的解,分别使用向下和向上贪婪调整策略进行修整。
【关键词】：优化问题 森林优化算法 离散化 背包问题
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-15
• 1.1 研究背景7-13
• 1.1.1 最优化问题7-8
• 1.1.2 NP理论8-9
• 1.1.3 优化方法9-13
• 1.2 本文研究内容及章节安排13-15
• 第二章 森林优化算法15-19
• 2.1 森林优化算法概述15-16
• 2.2 初始化森林16-17
• 2.3 就地播种17-18
• 2.4 森林规模限制18
• 2.5 远处播种18-19
• 第三章 改进的森林优化算法19-43
• 3.1 四个改进策略19-21
• 3.1.1 极端贪婪策略19
• 3.1.2 波形步长19-20
• 3.1.3 最优树优待20
• 3.1.4 新型远处播种20-21
• 3.2 实验验证四个策略的有效性21-25
• 3.2.1 实验环境及测试函数21-22
• 3.2.2 实验结果与分析22-25
• 3.3 仿真实验25-41
• 3.3.1 实验环境及测试函数25-27
• 3.3.2 实验结果与分析27-41
• 3.4 本章小结41-43
• 第四章 离散型森林优化算法43-50
• 4.1 背包问题43-44
• 4.2 森林优化算法离散化44-45
• 4.3 仿真实验45-49
• 4.3.1 实验环境及测试数据45-46
• 4.3.2 实验结果与分析46-49
• 4.4 本章小结49-50
• 第五章 工作总结与展望50-52
• 5.1 工作总结50
• 5.2 研究展望50-52
• 参考文献52-55
• 在学期间的研究成果55-56
• 致谢56

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 何文明,朱起定;背包问题的循环及并行解[J];湘潭师范学院学报(社会科学版);2000年03期

2 任瑞征,严蔚敏;整数背包问题的应用及其算法研究[J];小型微型计算机系统;2001年02期

3 叶俊,刘贤德,韩露;基于博弈论的背包问题优化算法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2003年09期

4 罗小虎,赵雷;一个解决0/1背包问题的蚁群方法[J];苏州大学学报(工科版);2004年01期

5 宋翔,聂义勇,储诚斌;无限制背包问题的爬山算法[J];小型微型计算机系统;2004年07期

6 谢涛,陈火旺,康立山;二次背包问题的一种快速解法[J];计算机学报;2004年09期

7 王喜凤;浅析0/1背包问题[J];电脑知识与技术;2004年29期

8 华中生,张斌;求解可分离连续凸二次背包问题的直接算法[J];系统工程与电子技术;2005年02期

9 宋海洲;魏旭真;;求解0-1背包问题的混合遗传算法[J];华侨大学学报(自然科学版);2006年01期

10 熊伟清;魏平;王小权;;蚁群算法求解多维0/1背包问题[J];计算机工程与科学;2006年10期

中国重要会议论文全文数据库 前6条

1 乔善平;朱波;赵玲;;基于移动Agent的0-1背包问题分布式求解[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集（一）[C];2008年

2 高尚;;背包问题的分布估计算法[A];2013年中国智能自动化学术会议论文集（第五分册）[C];2013年

3 徐俊杰;忻展红;;粒子群优化在0/1背包问题中的应用[A];中国运筹学会第七届学术交流会论文集（上卷）[C];2004年

4 姜宇;苏中滨;郑萍;;求解O/1背包问题的算法综述[A];黑龙江省计算机学会2009年学术交流年会论文集[C];2010年

5 刘裴寰;姜青山;王备战;史亮;;基于K均值聚类求解多维背包问题的算法[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2006年

6 李伟;吕克伟;;类背包DH问题的比特安全性研究[A];第28次全国计算机安全学术交流会论文集[C];2013年

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 TRUONG KHAC TUNG;[D];湖南大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 聂大干;森林优化算法的改进及离散化研究[D];兰州大学;2016年

2 潘夏福;混合蚁群算法求解0-1背包问题[D];厦门大学;2008年

3 朱阅岸;解0-1背包问题的算法比较和改进[D];暨南大学;2011年

4 史今驰;背包问题的实用求解算法研究[D];山东大学;2005年

5 郑杨凡;基于属性论的0-1背包问题算法研究[D];上海海事大学;2005年

6 李其;有偿在线背包问题的研究[D];大连理工大学;2012年

7 孟晓笑;并行环境下0-1背包问题的解决策略[D];湖北大学;2011年

8 钟海林;背包问题的一种新算法：降维递归算法[D];江西师范大学;2008年

9 赵培怡;改进群体智能算法及其在背包问题中的应用[D];山东大学;2007年

10 史如意;带流量约束的星型图背包问题[D];浙江大学;2015年

  本文关键词：森林优化算法的改进及离散化研究，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：274838