禁忌搜索的混合蝙蝠算法的研究及应用

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2、＇’＇■＇．：‘：Ｖ＼ｆ人＇／＇、；＇／．矣若巧■＇’．八＾：，请；崭戟／乂译－１‘．Ｖ：‘巧祥錢扣，．．＞梦克礎Ｖ，．．乂，，今／，，＇＇．．吉藝議註屬祭纖Ｖ：；攫該舌分类号ＴＰ３０１密级公开ＵＤＣ硕：ｔ学位论文禁忌搜索的混合骗幅算法的研究及应用刘天健学科专业计算机软件与理论指导教师唐天兵副教授论文答辩日期２０１６年５月１９日学位授予日期２０１６年６月１４日答辩委员会主席陈友初教授级高级工程师广西大学学位论文原创性

3、和使用授权声明本人声明所呈交的论文，是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除己特别加标注和致谢的地方外，论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得广西大一学或其它单位的学位而使用过的材料。与我同工作的同事对本论文的研究工作所做的贡献均已在论文中作了明确说明。本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品，知识产权归。属广西大学本人授权广西大学拥有学位论文的部分使用权，目Ｐ；学校有权保存并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论

4、文被查阅和借阅，可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本学位论文属于：□保密，在年解密后适用授权。囚不保密。＂＂（请在上相应方框内打Ｖ）论文作者签名；曰期：午指导教师签名曰期：２／Ｖ／乂（ｆ禁忌搜索的混合骗幅算法的研究及应用摘要支持向量机（ＳＶＭ）是在１９９５年由Ｖａｐｎ化等人提出的。支持向量机来源于统计学理论，并基于结构风险最小化原则。支持向量机与传统的学习方法相比具有避免局部最优解及过拟合等特点，所Ｗ

5、在解决非线性、小样本及高位模式识别的问题上有相当大的优势。同时也正因为ＳＶＭ的这些优点，使越来越多的研究人员开始关注并研究支持向量机的相关问题。通过在相关实践中的研究，研究人员发现支持向量机的参数惩罚因子和核函数，对支持向量机的性能有很大的影响。因此，选择合适的核函数和惩罚因子对支持向量机的性能至关重要。一０－１背包是个典型的组合优化问题，在项目选择、预算控制、资源分－配和投资问题等方面都有非常重要的应用，目前针对于求解０１背包问题的方法有很多种，传统的方法有隐枚举法和分支定界法等方法；人工智能

6、的方法有神经网络和进化算法等优化算法。由于传统方法在求解大规模问题レ时具有迭代时间长，计算量大的弱点，所ッ往往人工智能方法能取得较好的效果。骗幅算法一（ＢＡ）是新提出种的群体智能优化算法。相对于其他的算法，并且在有效性和准确，ＢＡ算法具有算法结构较简单、鲁棒性好等特点。性方面有明显的提高但是，由于骗幅算法提出的时间较短，所Ｗ导致对骗幅算法的相关研究还不是十分完善，针对基本骗幅算法易陷入局部最优、一进化后期收敛速度慢等缺点，通过引入禁忌搜索算法的思想，提出了种Ｉ基于基本骗幅算法和禁忌搜索算

7、法思想的混合禁忌骗幅算法。禁忌搜索算法的思想是模仿人类的记忆功能一，通过记忆己搜索的局部最优解的些对一一象，并在进步的迭代搜索中尽量避免搜索到这些对象，从而可在定程度上保证探索到不同的有效搜索途径。通过相关的测试实验表明，混合禁忌骗幅算法可｜＾提高骗幅算法摆脱局部极值点的能力、收敛速度和精度。－关键词：骗幅算法禁忌搜索算法支持向量机０１背包问题惩罚因子ＩＩＴＨＥＭＩＸＴＵＲＥＯＦＴＡＢＵＳＥＡＲＣＨＢＡＴＳＲＥＳＥＡＲＣＨＢＡＴＳＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯ

8、ＦＴＨＥ乂ＬＧＯＲＩＴＨＭＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅｓｕｏｒｔｖｅＵｏｒｍａｃｈｉｎｅＳＶＭｗａｓｒｏｏｓｅｄｂＶａｎｉｋｅｔａｌ．Ｉｎ１９９５．ｐｐ（）ｐｐｙｐＳｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｉｓｂａｓｅｄｏｎｓｔａｔ