粒子群优化算法代理模型的研究

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1、分类号：TP39单位代码：10183研究生学号：2013532062密级：公开吉林大学硕士学位论文粒子群优化算法代理模型的研究TheResearchofParticleSwarmoptimizationAlgorithmsBasedonSurrogateModel作者姓名：张剑平专业：计算机软件与理论研究方向：群智能计算指导教师：吴春国副教授郭德贵副教授培养单位：计算机科学与技术学院2016年4月粒子群优化算法代理模型的研巧ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓＢａｓｅｄｏｎＳｕｒｒｏｇａｔｅＭｏｄｅｌ

2、作者煙名：张剑平专业名称；计算机软件与理论指导教师；郭德贵副教授学位类别：学术硕±．答辩曰期：＞《年哀月２＾旧未经本论文作者的书面授权，巧法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术牲使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕古学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕±学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研巧工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写

3、过的作品成。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体果，均己在文中臥明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。＂：学位论文作者签名：多长數巧日期：２＾年Ｘ月叫日摘要摘要粒子群优化算法代理模型的研究优化问题广泛的存在于工程领域和我们的日常生活中。多年来，人们提出许多解决优化问题的方法，其中包括拟牛顿法、共轭梯度法、微分极值法等，这些方法都属于传统的经典优化方法，这些方法都是局部优化方法，它们都有一个共同的特点，即它们对于单峰，低维的简单函数都有较好的优化结果，但是对于实际问题来说，通常都是高维、多极值、非线性的问题，因此用传统的方法很难解决。粒子群优化算法所针对

4、的是复杂问题。与传统方法不同，该方法是通过对自然界中鸟类群体的模仿，每个个体各自搜索，然后再重复个体间信息的交互过程，自适应地引导每个个体向群体最优解的方向移动，最终搜索到比较好的局部最优解。由于该算法具有良好的鲁棒性和较强的全局寻优能力，因此在很多传统方法很难解决的领域取得了很好的结果，如生物特征提取、海量数据挖掘以及大规模组合优化问题，已经在科学和工程实践领域被广泛的研究和应用。虽然相关学者已经对粒子群算法进行了反复的研究，但是该算法在运行机理以及收敛性等方面的理论仍需进一步完善。尤其是对个体的评价（又称适应度）方面，至今仍没有统一的评价标准，只能是因具体问题具体分析。因此算法往往依赖

5、于具体问题和经验知识，使该算法的广泛应用受到了一定的限制。另一方面，在许多工程应用上，由于适应度计算的代价过于庞大，因此使算法的计算效率变低，这同时也阻碍了算法的广泛应用。本文对粒子群算法的结构特点和搜索过程进行了深入分析，并根据机器学习的相关理论和方法，对适应度函数的分布特性和已有的适应度模型的优缺点进行了分析。提出了一种既能减小适应度的计算代价，又能保证适应度模型的计算精度及其稳定性的算法——基于反馈机制的同胚流形代理模型，并分析了算法的理论基础及其复杂性。该模型的流程为：首先用AP聚类算法将初始化的粒子进行分类，并计算类中心粒子的适应度值，然后用黎曼流形算法进行降维，得到粒子的低维坐

6、标表示，接下来利用历史粒子和最小二乘拟合技术建立流形上的代理模型，并在该流形上预测未知粒子的适应度值，与此同时利用多项式回归，高斯混合密度函数以及偏最小二乘技术预测全局最优预测解，最后这两种方法共同指导粒子的进化。在文章的最后，我们使用benchmark函数集将所提出的代理模型算法与标准粒子群算法以及两个参照代理模型算法进行了对比。实验结果显示我们提出的代理模型算法得到了非常好的计算结果，其收敛代数一般在40代以内就能够达到收敛，并且优化后的适应度的值都能够达到设定的阈值。最后，总结与展望部分阐述了演化算法代理模型研究中应该注重的方面，并提出了本代理模型进一步改进的方向。关键词：粒子群算法

7、，黎曼流形，代理模型，聚类分析，全局预测，函数拟合IAbstractAbstractTheResearchofParticleSwarmoptimizationAlgorithmsBasedonSurrogateModeWhetherinthefieldofengineeringorinourdailylife,optimizationproblemswidelyexist.Overtheyears,peopleputf