基于模糊控制器的混合引力搜索算法及其应用

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1、101672013100035论文题目：基于模糊控制器的混合引力搜索算法及其应用HybridGravitationalSearchAlgorithmBasedonFuzzyLogicanditsApplication作者姓名：李巍指导教师：钱伟懿教授专业名称：运筹学与控制论研究方向：最优化算法及应用学院年级：数理学院2013级完成日期：2016年6月渤海大学研究生学院l-t:Jtitif~f;,A~~JtJJ:')-olb4tjjt,t!:::l1~~o,tEit-Mw:JJ@FM*fft~-fJ"::f{~Hf,;clt('@ffl*~tx-=f;ocif'i1£

2、DrJ,J-fJ".J")t~~$Xyrpif.:g:~~(~i11:ttJJ:~~~1t-I!]¢n基于模糊控制器的混合引力搜索算法及其应用[摘要]人们在实际生活中遇到的全局优化问题越来越多，经典传统算法已经不能满足人们解决问题的需要。因此相继提出许多启发式优化算法。这些算法基本都是模拟自然界的一些动物群体行为或者物理学原理提出的，并且被广泛应用到各个领域。引力搜索算法（GravitationalSearchAlgorithm，GSA）就是其中一个，虽然GSA具有操作简单、求解效率高等优点，但是它和其他全局优化算法一样，存在容易陷入局部解、解的精度不高等缺点，所以

3、引力搜索算法仍有很广阔的研究空间。本论文对引力搜索算法进行研究，主要工作如下：1、提出一个新的混合引力搜索算法（HybridGravitationalSearchAlgorithm，HGSA）。在这个新算法中，应用模糊逻辑理论，将GSA与局部搜索技术（LocalSearchTechnique,LST）相结合。这一策略充分利用GSA的搜索能力和LST的开发能力。在HGSA中每个粒子以概率p使用GSA算法产生新个体,以概率1-p使用二次插值局部搜索技术产生新个体。用模糊逻辑控制器控制概率p值大小。最后用23个标准测试函数验证新算法的性能，并与其它GSA算法进行比较，结果

4、表明HGSA算法的寻优能力优于其它GSA算法。2、根据收益和风险满足一定程度时，不确定收益和目标收益的交叉熵最小化思想，建立一个不确定交叉熵的投资组合选择模型。该模型用不确定收益与目标收益的交叉熵作为目标，用期望和方差分别表示收益和风险。最后用一个例子验证模型的正确性，同时也验证HGSA算法优于GSA算法。[关键词]：引力搜索算法；二次逼近；模糊逻辑；全局优化；交叉熵IHYBRIDGRAVITATIONSEARCHALGORITHMBASEDONFUZZYLOGICANDITSAPPLICATIONABSTRACTMoreandmoreglobaloptimizat

5、ionproblemsareoftenmetinourlife.Theclassictraditionalalgorithmcannotsatisfytheneedsofthepeopletosolvetheseproblems.Thereforemanyheuristicoptimizationalgorithmshavebeenproposed.Thesealgorithmssimulatethecrowdbehaviorofanimalsorthetheoryofphysics,andhavebeenappliedinvariousareas.Thegravi

6、tationalsearchalgorithm(GSA)isoneofthem.GSAhastheadvantagesofsimpleoperation,highefficiency,butithasshortagesoffallingintolocalsolutionandthepooraccuracyofsolutionslikeotherglobaloptimizationalgorithm.SoGSAstillexistwideresearchingspace.Theresearchresultsaresummarizedasfollows:1.Inthis

7、thesis,anewhybridgravitationalsearchalgorithm(HGSA)isproposed.Herethelocalsearchtechnique(LST)isincorporatedintotheoptimizationprocessofGSAbasedonfuzzylogic.ThetacticmakesfulluseoftheexplorationabilityofGSAandtheexploitationabilityofLST.ThehybridizationisperformedbyusingtheGSAwiththe