群智能优化算法及应用研究论文

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1、分类号UDC作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：密级193264了学位论文群智能优化算法及应用研究孙家茂高立群教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别：工学导航、制导与控制．2008年6月论文答辩日期：2008年6月答辩委员会主席：井元伟杨姝石海彬东北大学2008年6月．7_备fAThesisinNaVigation，GuidanceandContr川AppliedResearchonSwarmIntelligenceoptimizationAlgorithmBySunJiamaoSupeⅣisor：Profess

2、orGaoLiqunNortheasternUniVersityJune2008’‘1＼I；’叠独创性l声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：购·寥斧日期：汐∥占．7．f√学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论

3、文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口学位论文作者签名：纠t鲁莽签字日期：沙彦．7．f∥Z毛1●J¨尊弓oj{≤U口7肌牝匆沙两弘职访名期舞j签日师字导签东北大学硕士学位论文摘要群智能优化算法及应用研究摘要优化是人们在科学研究、工程技术和经济管理等领域中经常碰到的问题。飞机的航线，卫星遥感资源的分配，导弹的弹道优化，飞机的着陆和起飞的次序和时间等战略性问题，最终都可以归结为“旅行商问题”。本文利用群智能优化算法来研究该问题。本文的主要研究工作和创

4、新点可归纳如下：首先，为解决群智能优化算法易陷入局部最优，且解集不稳定等问题，引入先验信息素，大大改善了解集的稳定性，并且迭代次数可以相应减少。其次，对基于精英策略的蚁群算法进行了改进，该改进方法使信息素的更新与分布更加合理，并兼顾决策者的偏好，同时力争减少主观随意性，从而引导粒子快速跳出局部最优，加快收敛速度，加强局部搜索能力，从而提高了群智能优化算法的满意度。再次，对最大最小蚁群系统做了改善，信息素的分布呈现几个层次，设计合理的动态层次参数，可以提高算法跳出局部最优的能力。最后，提出一种将遗传算法、贪心算法、蚁群算法、粒子群算法融在一起的混合算法，以期做精细的

5、局部搜索和提高算法的全局寻优能力。本论文采用Oliver30和C．TSP两个实际问题进行仿真，均获得了比较好的结果。关键词：贪心算法：精英策略：信息素；计算复杂性；蚁群优化算法JnceOp蛐舶nA190一thmAbstractManyproblemsinscience，engineeringandeconomicsneedoptimization．Aerialpath，satelliteresources，missilestrack，timeandorderofaeriallandingandtakeofCand0therproblemscanbeendedinT

6、SPproblem．Inthethesis，TSPprOblemcanbesolVedbySwa姗Intelligence．Themainachievementsofthisthesisinclude：Firstly；intargetOfsolVingtheprOblemOfSwannIntelligencegettingintO10calminimumeasilyandsolutionsetunsteadiness，transcendentalpheromOnemethodisintroduced．Itsstabilizationisfineanditerati

7、vetimesarealsOdecreased．Secondly，ACOwhichisbasedonElitistStrategyhasbeenimproved．nismethodemploysrationalpheromones，anddecision．makingmethodwhichcandecreasesubjectiVewin．T．1lus，itcanjumpoutoflocaIminimumquickly．Thirdly，MAX-MINantsystemhasbeenimproved．Pheromonepresentsseveraldynamica11

8、range