一类非数值优化问题的思维进化计算方法研究

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1、一类非数值优化问题的思维进化计算方法研究华北工学院硕士学位论文一类非数值优化问题的思维进化计算方法研究姓名陈培军申请学位级别硕士专业计算机应用技术指导教师曾建潮20040327华北工学院学位论文一类非数值优化问题的思维进化计算方法研究摘要思维进化计算是模拟人类思维过程提出的一种很有潜力的新型演化算法思维进化计算已成功应用于求解数值优化问题对TSP常微分方程组建模和Job-shop调度问题等非数值优化问题也做了一定的研究但目前思维进化计算尚未有关于非数值优化问题的通用算法框架本文针对解空间为有限空间的非数值优化问题提出了求解这些问题的思维进化计算通用算法框架首先针对这些非

2、数值优化问题的特点抽象出它们的通用编码然后引入特征信息矩阵的概念提出了通用信息抽取和个体学习策略从而实现了思维进化的趋同和异化操作给出了通用的思维进化计算框架并运用组合原理和马尔可夫链理论证明了该算法框架的全局收敛性最后通过应用该算法框架求解顶点着色问题Job-shop调度问题验证了该算法框架的可行性有效性该算法框架具有较强的通用性适合于TSP顶点着色问题Job-shop调度问题神经网络结构优化问题系统建模等一大类非数值优化问题实际应用中将具体非数值优化问题合理转化设计编码与解码策略定义该问题的特征和信息矩阵等概念就可以直接应用该框架本文研究为求解复杂的非数值优化问题提

3、供了一种新的有效途径关键词非数值优化问题思维进化计算趋同异化信息矩阵-I-华北工学院学位论文MindEvolutionaryComputationforakindofNon-numericalOptimizationProblemsChenpeijunZengjianchaoABSTRACTMindEvolutionaryComputationMECwasproposedbysimulatingtheprocessesofhumanmindItisanewpotentialevolutionaryalgorithmMEChasbeenappliedtonumerical

4、optimizationproblemsandsomenon-numericaloptimizationproblemsforexampletravelingsalesmanproblemjob-shopschedulingandModelingforSystemsofOrdinaryDifferentialEquationsaresolvedsuccessfullywithMECButtheall-purposealgorithmofMECfornon-numericalproblemsdoesntexistInthispaperMECalgorithmisintro

5、ducedforakindofnon-numericoptimizationproblemswhichsolutionspaceislimitFirstanall-purposecodingmethodisinducedaccordingtothecommoncharacteristicsofthoseproblemsThenaseriesofconceptsforexamplecharacterinformationmatrixetcareintroducedSoanall-purposesimilartaxisanddissimilationoperationsof

6、MECforthoseproblemsaredesignedConsequentlyMECalgorithmforakindofnon-numericoptimizationproblemsisintroducedanditsglobalconvergenceisprovedwithcombinatorialtheoryandMarkovchainWesolvevertexcoloringproblemandjob-shopschedulingwiththisalgorithmOurexperimentsshowthatthisalgorithmisfeasiblean

7、deffectiveThisalgorithmisall-purposeanditisfittedfortravelingsalesmanproblemjob-shopschedulingvertexcoloringproblemtheoptimizationoftheartificialneuralnetworkarchitectureandModelingforSystemsetcWhenwesolveanon-numericalproblemwiththisalgorithmifthisproblemisconvertedreaso