基于方差的智能优化算法参数调整的研究

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5、系统的控制问题都涉及到组合优化问题，而很多组合问题都是NP-Hard问题，例如：著名的旅行商问题、生物计算中的蛋白质折叠和结构预测问题．大量的优化问题使用传统的优化算法很难达到理想的结果，这意味着没有有效地算法去寻找问题的最优解，此时，智能算法给我们提供了解决这类优化问题的有效工具．智能算法参数的设置直接影响到算法的性能，这类参数设定在优化问题、数据挖掘、网络安全等领域是热点研究课题，针对这些问题目前国内外还没有系统的处理方法．本文通过对布谷鸟搜索算法和蝙蝠算法的理论和机理分析，根据适应度值方差变化和参数选

6、取对搜索能力的影响提出了改进的算法，并将其应用于目标函数优化问题中．主要研究内容如下：（1）阐述智能优化算法的国内外研究现状、相关理论、发展进程及布谷鸟搜索算法和蝙蝠算法的基本思想和算法步骤．（2）通过研究选取不同算法参数与算法搜索能力的关系，根据适应度值方差的变化调整算法参数．首先，分析布谷鸟搜索算法的参数与适应度值方差变化的关系；其次，根据算法搜索能力建立参数调整策略，通过参数的调整提高算法的搜索能力，避免陷入局部最优；最后，通过5个典型测试函数对改进的布谷鸟搜索算法与布谷鸟搜索算法进行仿真对比，仿真结

7、果表明，改进的布谷鸟搜索算法能有效的跳出局部最优．（3）针对蝙蝠算法易出现过早收敛、陷入局部最优的现象，对蝙蝠算法进行改进．在蝙蝠算法迭代过程中，首先，根据适应度值方差判断种群多样性，多样性较小时，通过调整参数的取值提高算法的寻优能力；其次，对蝙蝠位置分别进行高斯扰动和Lévy飞行扰动，选取最优的适应度值，提出一种改进的蝙蝠算法；最后通过7个典型测试函数对改进的蝙蝠算法与蝙蝠算法进行仿真对比，仿真结果表明，改进的蝙蝠算法的性能优于蝙蝠算法．（4）用改进的布谷鸟搜索算法求解函数优化问题．图23幅，表5个，参考

8、文献50篇关键词：布谷鸟搜索算法；蝙蝠算法；适应度值方差；参数调整；函数优化中图分类号：TP18IResearchonParameterTuningofIntelligentOptimizationAlgorithmBasedonVarianceAbstract:Intheeraofindustrialization,manycontrolproblemsofthecomplexsystemareconcerne