基于拟仿射变换的协同进化算法研究

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1、博士学位论文基于拟仿射变换的协同进化算法研究RESEARCHONQUASI-AFFINETRANSFORMATIONEVOLUTIONARY(QUATRE)ALGORITHMWITHCOOPERATIVESTRUCTURE孟振宇哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP391.9学校代码：10213国际图书分类号：004.8密级：公开工学博士学位论文基于拟仿射变换的协同进化算法研究博士研究生：孟振宇导师：潘正祥教授申请学位：工学博士学科：计算机应用技术所在单位：深圳研究生院答辩日期：2018年6月授予

2、学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391.9U.D.C.:004.8DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringRESEARCHONQUASI-AFFINETRANSFORMATIONEVOLUTIONARY(QUATRE)ALGORITHMWITHCOOPERATIVESTRUCTURECandidate:MengZhenyuSupervisor:Prof.PanJeng-ShyangAcademicDegreeAppliedfor:D

3、octorofEngineeringSpecialty:ComputerApplicationTechnologyAffiliation:ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence:June,2018Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology摘要摘要随着社会的发展，优化的需求越来越多地出现在各行各业之中，由此，解决这些需求的优化算法发挥着越来越重要的作用。一般而言，优化问题的求解以设计对应模型的目标函数开始。对

4、于此目标函数，如果其具体公式已知且是可微分的或者是二阶可微分的，则可分别通过类牛顿的方法或者牛顿的方法来求解；如果其具体公式已知却不可微分或者目标函数是黑盒函数时，牛顿类的方法失效，此时进化计算的优化算法给出了这类问题的求解。本文从进化计算领域的优化算法入手，深入分析了该领域内两种著名的分支——粒子集群优化算法和差分进化算法的研究现状及仍然存在的问题，提出了拟仿射变换的协同进化架构来克服上述两分支在进化方式中的缺陷，并对拟仿射变换的协同进化架构的提出过程及该架构下算法可能的发展方向进行了深入探讨和研究。另外

5、，本文以外部存储的参数适应拟仿射变换协同进化算法为主体，还开发出了一个参数独立的黑盒优化工具，用以解决各类单目标实参的非线性非凸的目标函数优化问题。本文的主要研究内容及成果有以下几点：本文提出了一种解决低维度单目标实参优化的潮汐鱼算法，并在其基础上提出了解决较高维度复杂优化的模因孙悟空进化算法。潮汐鱼算法是为了解决粒子集群优化算法在低维度优化中收敛速度过慢的问题而提出的，而孙悟空算法进一步强化了潮汐鱼算法的优化能力。孙悟空算法有三个版本，第一版的孙悟空算法通过引入尺度因子增强了潮汐鱼算法的全局优化能力，但其

6、在较高维度优化中的表现仍然较差。第二版的孙悟空算法通过引入差分向量的方式增强了第一版孙悟空算法的局部搜索能力，实现了较高维度优化问题的较好求解。但前述算法中的个体都存在两种搜索方式，这使得个体间的协同能力较差。故最终版的孙悟空算法通过把种群中所有个体都强化为最强个体的方式，实现了种群个体间的均等，同时通过引入一个协同进化矩阵，实现了种群个体间的协同搜索，并在高维度复杂优化中取得了很好的优化效果。实验结果表明，潮汐鱼算法和最终版的模因孙悟空进化算法克服了粒子集群优化算法中“走两步、退一步”缺陷所导致的在解决低

7、维度简单优化和较高维度复杂优化中收敛过慢的问题，取得了更好的优化效果。本文提出了一种先进的参数适应学习机制的差分进化算法，该算法通过把不同控制参数分组并进行适应性学习的方式，消弭了几种先进的差分进化算法–I–哈尔滨工业大学工学博士学位论文中参数之间的误导性影响；同时该算法通过在外部存储的变异策略中引入时间戳机制克服了外部存储变异策略中次等解常驻外存的缺陷，加强了变异策略中外部存储的次等解的多样性，取得了更好的优化效果。实验表明，参数适应学习机制的差分进化算法实现了在单目标的实参的高维度复杂优化问题中的又好又

8、快收敛，其整体优化效果好于近年来在相关优化竞赛中夺魁的差分进化算法的先进变体。本文提出了一种拟仿射变换的协同进化架构——QUATRE架构及基于此架构的QUATRE算法。从个体进化的实现方式看，QUATRE算法是模因孙悟空进化算法的拓展升级，也克服了粒子集群优化算法中“走两步、退一步”缺陷所导致的收敛过慢的问题；从进化中个体的移动方式看，QUATRE算法还属于一种更少参数的差分进化算法，并克服了差分进化算法中存在的