具有对偶知识的文化算法研究及应用

发布时间：2017-08-16 01:10

  本文关键词：具有对偶知识的文化算法研究及应用

  更多相关文章： 文化算法 元胞空间结构 对偶知识 影响策略 航迹规划

【摘要】：进化算法对问题的优化求解过程并不依赖相关专业知识,因此自其提出以来已广泛应用于各类领域中。文化算法是一种新兴的模拟人类社会进化过程而提出的进化算法,它具有种群空间与信仰空间双层进化结构,种群空间个体在进化过程中同时会受到信仰空间知识的指导影响。各类满足其要求的算法均能被融入其中并弥补传统算法的不足,但文化算法自身也有许多缺点需要改进:文化算法只是对人类社会的简单模拟,并不能有效完成自我演化、推陈出新的过程;种群空间没有地域性;种群内所有个体受到同一信仰空间知识的影响等。本文针对现有文化算法种群空间中不同个体,遇到同一知识得到的是相同的进化经验这一问题进行改进,提出了一种由当前个体与现有知识共同确定的新知识——对偶知识,对偶知识表征个体受现有知识影响所得独有进化经验,因此在影响进化过程中,对偶知识的指导会因当前待进化的个体不同而不同,对偶知识的影响更有针对性,能提高算法的全局收敛率并有效应用于高维问题。本文研究的内容与成果如下:(1)介绍了元胞空间结构下的文化算法,并对文化算法组成部分中信仰空间以及知识的影响策略进行详尽的介绍。利用测试函数对文化算法、元胞遗传算法以及元胞空间结构下的文化算法测试比对,验证了在文化算法种群空间以及信仰空间引入元胞空间结构可以有效提高算法收敛性能。(2)对元胞空间结构下的文化算法进行改进,提出对偶知识,对偶知识由当前个体与形势知识以及规范知识共同确定。受知识影响,子代分别向着对偶知识所在方向以及形势知识所在方向靠近,通过父子竞争保留其中最优的一个个体,完成种群更新,并以此构造出具有对偶知识的文化算法。通过使用测试函数对其进行测试,实验数据表明,在进化过程中对偶知识的作用比例均高于形势知识的作用比例,证明了对偶知识的有效性,且引入对偶知识可以提高算法跳出局部最优解的能力,使得算法能达到全局收敛。(3)将具有对偶知识的文化算法应用于求解动态环境下无人飞行器航迹规划问题中。利用文化算法框架,通过知识提取,将不同规划方法相互结合,弥补现有方法的缺点。通过仿真实验,证明使用该算法在规划出最优航迹的同时能兼顾实时性。
【关键词】：文化算法 元胞空间结构 对偶知识 影响策略 航迹规划
【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-16
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 文化算法研究现状9-14
• 1.2.1 种群空间的研究9-10
• 1.2.2 信仰空间的研究10-12
• 1.2.3 接口函数的研究12-14
• 1.3 本文研究的目的及意义14-15
• 1.4 文章结构15-16
• 第2章 元胞空间结构下的文化算法简介16-22
• 2.1 文化算法结构简介16-17
• 2.2 元胞空间结构下的文化算法17-18
• 2.2.1 元胞空间结构简介17-18
• 2.2.2 元胞空间结构下的文化算法18
• 2.2.3 算法流程18
• 2.3 实验数据及分析18-21
• 2.3.1 测试函数19
• 2.3.2 测试结果与分析19-21
• 2.4 本章总结21-22
• 第3章 具有对偶知识的文化算法22-36
• 3.1 种群空间设计22
• 3.2 信仰空间设计22-23
• 3.3 对偶知识的影响策略23-24
• 3.4 具有对偶知识的文化算法流程24-25
• 3.5 实验数据及分析25-35
• 3.5.1 测试函数25-27
• 3.5.2 算法收敛能力分析27-32
• 3.5.3 种群规模对算法性能影响分析32-33
• 3.5.4 不同知识对进化影响分析33-35
• 3.6 本章总结35-36
• 第4章 解决航迹寻优问题的文化算法36-53
• 4.1 航迹规划问题概述36-37
• 4.2 规划空间建模37-39
• 4.2.1 威胁源数字模型37-38
• 4.2.2 等效数字地图38-39
• 4.3 解决航迹寻优问题的文化算法39-43
• 4.3.1 代价函数建立39
• 4.3.2 信仰空间更新与影响39-43
• 4.3.3 种群空间设计与更新43
• 4.4 用于解决航迹规划问题的文化算法43-45
• 4.4.1 静态航迹规划问题44
• 4.4.2 动态航迹规划问题44-45
• 4.5 仿真结果分析45-51
• 4.5.1 静态环境下测试结果与分析45-48
• 4.5.2 动态环境下测试结果与分析48-51
• 4.6 本章总结51-53
• 第5章 总结与展望53-55
• 5.1 总结53
• 5.2 展望53-55
• 参考文献55-58
• 硕士期间发表的论文和参与的科研项目58-59
• 致谢59-60

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本文编号：680749