多模态优化粒子群算法的研究及应用

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5、广西大学学位论文原创性和使用授权声明本人声明所呈交的论文，是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果，。除已特别加标注和致谢的地方外论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得广西大一学或其它单位的学位而使用过的材料。与我同工作的同事对本论文的研究工作所做的贡献均己在论文中作了明确说明。本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品，知识产权归属广西大学。本人授权广西大学拥有学位论文的部分使用权，目：Ｐ学校有权保存并向国家有关部

6、口或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅１，可＾将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可Ｗ采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本学位论文属于：□保密，在年解密后适用授权。保密。＂＂（请在上相应方框内打Ｖ）三。４恭日期；｜《马６因论文作者签名：＾沸式告３日（指导教师签名；日期：作日作者联系电话：电子邮箱；多模态优化粒子群算法的硏究及应用摘要计算机、电气Ｗ及化工等领域中的许多问题是属于多模态类型的，比

7、。如模糊系统的参数设计，这种类型的问题往往存在多种有效的解决方案一ＳＶＭ是近年来出现的种比较新颖的学习机器，目前在模式识别领域有很多实际的应用。ＳＶＭ在数据挖掘领域常常用于求解分类问题，而它的惩罚因子Ｗ及核函数参数的选取对ＳＶＭ分类器的分类性能有重要影响。ＳＶＭ一参数的选取也是个多模态问题，而目前还没有完美成熟的理论来指导它一的参数选取，而运用现代智能算法动态求解是个比较好的方法。粒子群算法原理简单，易于实现，运行高效，但是如果直接用于求解多模态问题会存在诸多困难，比如难レ

8、ッ找到多个不同极值，达不到多模态问题寻优要求。针对多模态寻优问题的特点，论文对基本粒子群算法在多个方面辅Ｗ一レ，论文的改进工作主要有些策略ッ期能够求解多模态寻优问题：（１）采用不同的社会学习策略，改变基本粒子群算法中仅参考单个最一优粒子的不足，提高群体的多样性，避免了群体粒子单化，搜索易陷于。局部极值，导致搜索无法继续向前的问题一（２）新的适应值评估方法，使极值位置具有样的适应值，这种评估一方法能够获知点位置接近