具有短暂记忆的狼群搜索算法的改进研究

发布时间：2017-09-24 03:22

  本文关键词：具有短暂记忆的狼群搜索算法的改进研究

  更多相关文章： 智能计算 优化 狼群搜索算法 Nelder-Mead 算子 K-均值聚类算法

【摘要】：目前,优化技术已经在信息、工程和管理等领域得到了非常广泛的应用。优化技术一般可分为现代的群智能(SI)优化算法和传统的基于数学方法的经典优化技术两大类。群智能优化算法克服了传统优化方法中普遍存在的不可扩展性和适应范围较窄之不足,可用来解决高维复杂优化问题。群智能优化算法现已经成为信息领域的一个前沿研究课题。具有短暂记忆的狼群搜索算法是一种新的群智能优化算法。因此,本论文开展“具有短暂记忆的狼群搜索算法的改进研究”具有重要的理论研究价值和实际应用前景。本论文主要包括以下三部分:一、针对具有短暂记忆的狼群搜索算法存在全局搜索能力不强、易陷入局部最优值之不足,提出一种引入Nelder-Mead算子的狼群搜索算法:将Nelder-Mead方法用于个体搜索活动中,使个体在搜索中既利用群体信息又利用个体记忆来指导其开展搜索活动,从而提高了个体的搜索效率,提高了算法避免陷入局部最优的能力,进而提高了算法的全局搜索能力、改善了算法的优化性能。二、针对具有短暂记忆的狼群搜索算法中的个体之间缺乏相互协作、没有充分利用群体信息指导其开展搜索的活动、没有借助群体力量来抵抗天敌的攻击等不足,提出一种改进的具有短暂记忆的狼群搜索算法。实验结果表明:采用这一改进策略,提高了算法的全局搜索能力,改善了算法的优化性能。三、针对具有短暂记忆的狼群搜索算法存在之不足,提出一种改进的狼群搜索算法,并将其应用于解决具体的数据分类或聚类问题。实验测试结果表明,该改进算法在应用于解决数据分类时具有较好的优化性能。
【关键词】：智能计算 优化 狼群搜索算法 Nelder-Mead 算子 K-均值聚类算法
【学位授予单位】：广西民族大学
【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
• 1 绪论8-15
• 1.1 研究背景及意义8-11
• 1.2 群智能优化方法11-12
• 1.3 狼群搜索算法研究现状12-13
• 1.4 论文的主要工作13
• 1.5 论文的结构安排13-15
• 2 具有短暂记忆的狼群搜索算法介绍15-19
• 2.1 算法基本思想15
• 2.2 基狼群搜索规则及位置移动策略15-16
• 2.3 本狼群搜索算法实施过程16-18
• 2.4 狼群搜索算法特点18
• 2.5 本章小结18-19
• 3 一种引入Nelder-Mead算子的狼群搜索算法19-31
• 3.1 引言19
• 3.2 Nelder-Mead算子介绍19-20
• 3.3 引入Nelder-Mead算子的狼群搜索算法20-22
• 3.3.1 改进WSA算法描述20-21
• 3.3.2 NM-IWSA实施步骤21-22
• 3.4 仿真实验与结果分析22-29
• 3.4.1 仿真实验平台22
• 3.4.2 测试函数22-24
• 3.4.3 实验结果分析和比较24-29
• 3.5 本章小结29-31
• 4 一种改进的狼群搜索算法及用于解决聚类问题31-46
• 4.1 引言31-32
• 4.2 K-means聚类算法32-33
• 4.3 一种改进的狼群搜索算法33-36
• 4.4 IWSA与K-means相结合的聚类算法36
• 4.5 实验仿真与结果分析36-45
• 4.5.1 实验仿真平台36-37
• 4.5.2 测试数据与参数设置37-38
• 4.5.3 测试结果分析38-45
• 4.6 本章小节45-46
• 5 总结与展望46-49
• 5.1 论文总结46-47
• 5.2 展望47-49
• 参考文献49-54
• 致谢54-55
• 附录55-60
• 攻读学位期间发表的学术论文60

【参考文献】

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本文编号：909069