群集蜘蛛优化算法的改进与应用研究

发布时间：2025-01-01 08:53

　　群集蜘蛛优化算法(Social Spider Optimization,SSO)是一种模拟群集蜘蛛个体之间相互协作捕食、公共网交换信息以及雌雄个体之间繁衍后代等一系列行为而设计的启发式优化算法。在该算法模型中,种群按一定的比例被分为雌性蜘蛛种群和雄性蜘蛛种群,个体之间根据性别的不同进行分工协作,这不仅真实地模拟了群集蜘蛛群体的生物行为,也在一定程度上平衡了算法局部和全局搜寻能力。群集蜘蛛优化算法具备结构清晰、易于理解、搜寻能力强的优点,因而受到了国内外学者普遍的关注。随着对群集蜘蛛优化算法探究的深入,学者们发现了该算法的一些缺点,例如收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部最优等,这些不足严重限制了群集蜘蛛优化算法在科学工程领域的应用。本文针对群集蜘蛛优化算法的多种缺点,首先从引入进化新策略和结合其他算法优秀机制两方面对算法进行改进,然后将改进算法应用于函数优化问题和无线传感器网络覆盖优化问题中,主要研究工作如下:(1)通过将差分进化算法与群集蜘蛛优化算法相结合,提出了一种改进的基于差分进化的群集蜘蛛优化算法(DESSOcw)。该算法利用差分进化算法的差分变异机制对随机选取的部分雌性蜘蛛个体进...

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 群集蜘蛛优化算法的现状
        1.2.1 群集蜘蛛优化算法改进研究
        1.2.2 群集蜘蛛优化算法应用研究
    1.3 本文的主要研究工作及创新点
        1.3.1 组织结构
        1.3.2 创新点
第二章 群集蜘蛛优化算法
    2.1 群集蜘蛛优化算法简介
    2.2 群集蜘蛛优化算法的基本原理
        2.2.1 种群初始化
        2.2.2 雌性蜘蛛位置更新
        2.2.3 雄性蜘蛛位置更新
        2.2.4 交配行为
    2.3 群集蜘蛛优化算法的基本步骤和流程图
第三章 基于差分进化的群集蜘蛛优化算法
    3.1 差分变异策略
    3.2 惯性权重策略及学习因子策略
    3.3 改进的基于差分进化的群集蜘蛛优化算法
    3.4 DESSOcw算法时间复杂度分析
    3.5 DESSOcw算法仿真实验
        3.5.1 测试函数
        3.5.2 改进策略对SSO算法性能的影响分析
        3.5.3 与其他几种智能算法的对比实验
        3.5.4 与相关改进算法的对比实验
    3.6 本章小结
第四章 基于混沌优化和高斯扰动的群集蜘蛛优化算法
    4.1 混沌优化策略
    4.2 高斯扰动策略
    4.3 基于混沌优化和高斯扰动的群集蜘蛛优化算法
    4.4 CGSSO算法仿真实验
        4.4.1 改进策略的有效性
        4.4.2 与其他几种群智能算法的比较
    4.5 本章小结
第五章 DESSOcw算法算法在网络覆盖优化中的应用
    5.1 无线传感器网络模型的选取
    5.2 覆盖率函数
    5.3 基于DESSOcw算法的无线传感器网络覆盖算法
    5.4 实验结果及分析
    5.5 本章小结
第六章 主要结论与展望
    6.1 主要结论
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文及参加的学术活动



本文编号：4022346