微粒群算法改进及其的应用

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1、重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要随着科学技术的进步，现代工程技术的发展越来越走向综合化、复杂化和智能化。而在工业、社会、经济和管理等众多领域中，人们面临着大量的最优化问题。对于最优化问题的求解，目前存在很多种方法，这其中，真正有效且具有普遍适应性的随机全局优化方法是人们以仿生学、人工智能学等新兴的技术为基点，模拟自然界的一些自然现象而发展起来的一类智能优化算法，如模拟退火方法、遗传算法、蚁群算法等。这种新兴的群体智能演化计算技术己成为越来越多学者的研究焦点。作为群体智能算法的一个重要分支，近年来兴起的PSO(ParticleSwarmOptimizatio

2、n)算法，已经引起了控制界、计算机界等学者的广泛关注。微粒群算法的进一步研究，将有助于许多工程领域诸多问题的更好解决。本文主要针对微粒群算法作了进一步的改进，并将改进算法应用于O．1背包问题中。研究工作如下：①基于PSO算法的基本思想，本文对PSO算法进行了详细的论述，讨论了算法的优缺点，详细分析了PSO算法的基本原理，给出了算法设计的基本步骤及算法流程。并对PSO算法进行了行为分析和收敛性分析。②为了进一步改进算法的性能，本文基于带组织的微粒群优化算法(OPS0)的基本原理，按照算法设计的基本原则，提出了一种基于带组织的粒子群优化算法的改进策略一SM．O

3、PSO算法。其基本思想是不再采用组织优胜劣汰的方法，而是以NM单纯形法来改进最差组织，这样不但不会破坏粒子的当前结构，而且还加快了算法的收敛速度。③将改进的PSO算法应用于O．1背包问题。本文进行了MATLAB仿真实验，比较分析了基本PSO算法、OPSO算法和SM．OPSO算法的性能指标。结果表明了SM．0PSO算法的有效性、实用性和可行性。最后对论文的研究工作进行了总结，并展望了微粒群算法需要进一步研究的课题和实际应用拓展的前景。关键词：微粒群算法，组织，NM单纯形算法，O．1背包问题重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTAlong、Ⅳi廿lthe

4、progressofscienceandtechnology,theprogressofengineeringtechnologyhasbecomegeneral，complicatedandintelligent．Therearemanyoptimizationproblemsinthefieldsofindustry,society,economy,management,andsoon．Therearemanymethodsfortheoptimization．Stochasticoptimization,asamethodofrealefficien

5、tandcommonadaptive，isakindofintelligentoptimizationalgorithmanditsfoundationisbionics，artificialintelligence．Itmakesprogressthroughsimulatingsomenaturalphenomenon,whichincludesSimulatingAnneal，GeneticAlgorihm，AntColonyAlgorithmandSOon．Asanewevolutionarytechnology,SwarmIntelligence

6、Algorithmhasbecometheresearchfocusofmanyscholars．AsoneofSwarmIntelligenceAlgorithm，ParticleSwarmOptimization(PSO)theoryrecently，isrecognizedinthecontrolfieldandthecomputerfieldbroadly．ParticleSwarmOptimizationforfurtherstudy,willcontributetomuchbetterengineeringsolutionoftheproble

7、ms．Inthispaper,PSOalgorithmhasbeenfurtherimproved，andtheimprovedalgorithmusedinthe0-1KnapsackProblem．researchworkofthepaperisasfollows：@BasedonthePSO’Sidea,thePSOhasbeenintroducedanddiscussedindetailinthispaper．ThemeritsanddisadvantageofthePSOisanalyzedandthenitsbasalprincipleisan

8、alyzedandreseachedinthispaper．The