基于粒子群算法的线性规划问题的研究
发布时间:2017-09-08 17:53
本文关键词:基于粒子群算法的线性规划问题的研究
【摘要】:线性规划问题是一种以数学原理为基础的科学,解决实际的优化问题。规划问题是运筹学的一个分支,他的应用范围在逐年增长,属于研究时间比较早中发展速度极为迅速,较为成熟的的一个重要分支,它也是是帮助人们进行科学地进行管理的一种有效的数学方法。它是指在既定的约束条件下,运用一些方法找到一些参数,让指定的函数达到临界值。根据目标函数和约束条件构造线性表达式,又根据表达式是否是线性的问题,将规划问题划分为两种情况:线性规划和非线性规划。粒子群改进算法是一种新颖的规划问题优化算法,由初始化参数开始,运行多次迭代来逐渐更新有效解,寻找规划问题的最优解,全局最优解可以解决线性规划问题。本文将给出一种可以自适应粒子群优化算法,这种算法在控制模型的线性约束条件时运用交换技术,且通过对各目标函数进行加权求值的方式使其自适应地形成适应度函数。结实验运行果表明本文方法真实有效,而且重要的是可以解决实际问题。本论文在借鉴以往论文的基础上,本文基于粒子群算法的线性规划问题的研究。为此,本文给出该下进一步的研究方向。
【关键词】:自适应度 粒子群 线性规划问题 约束优化
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP18;O221.1
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-9
- 第1章 绪论9-14
- 1.1 研究背景及意义9-10
- 1.2 国内外研究现状10-11
- 1.3 研究内容11-12
- 1.4 论文组织结构12-13
- 1.5 小结13-14
- 第2章 关键技术介绍14-24
- 2.1 PSO算法简介14-15
- 2.2 PSO算法研究现状15-16
- 2.3 PSO算法原理16-18
- 2.4 重要参数解析18-19
- 2.5 PSO算法伪代码及流程图19-20
- 2.5.1 PSO算法伪代码19
- 2.5.2 PSO算法流程图19-20
- 2.6 PSO模块实现20-21
- 2.7 约束处理算法以及数学模型21-22
- 2.7.1 约束处理转化21-22
- 2.7.2 数学模型22
- 2.8 小结22-24
- 第3章 基本粒子群算法改进策略及关键问题24-31
- 3.1 基本定义24
- 3.2 粒子群动态改变惯性权重系数24-25
- 3.3 适应度25-26
- 3.4 基于距离向量的妥协算法26-27
- 3.5 基于距离向量的妥协算法步骤27
- 3.6 改进粒子群算法的线性问题27-29
- 3.6.1 自适应调整策略27-29
- 3.6.2 改进算法29
- 3.7 小结29-31
- 第4章 设计分析与实现31-35
- 4.1 实验环境31
- 4.1.1 硬件环境31
- 4.1.2 软件环境31
- 4.2 实验数据31-32
- 4.3 程序里面重要参数解析32-34
- 4.3.1 Rosenbrock函数32-33
- 4.3.2 初始化函数33-34
- 4.4 小结34-35
- 第5章 数据测试与分析35-46
- 5.1 参数设置35-44
- 5.2 数据对比分析44-45
- 5.3 小结45-46
- 第6章 结论与展望46-49
- 6.1 总结46-47
- 6.2 展望47-49
- 参考文献49-52
- 致谢52
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 邵帅;徐庆;;关于一类二层规划问题的一阶最优性条件研究[J];运筹与管理;2009年02期
2 王广民,万仲平,王先甲,贾世慧;基于遗传算法的二层线性规划问题的求解算法[J];运筹与管理;2005年02期
3 刘树安,尹新,郑秉霖,王梦光;二层线性规划问题的遗传算法求解[J];系统工程学报;1999年03期
4 刘新旺,达庆利;一类两层规划问题模糊满意解的遗传算法[J];管理科学学报;1999年03期
5 夏洪胜;贺建勋;;基于满意度的两层多目标决策问题的交互式外部逼近算法[J];系统工程理论方法应用;1993年01期
,本文编号:815460
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