求解连续优化问题的集群智能算法应用研究

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1、浙江大学硕士学位论文求解连续优化问题的集群智能算法应用研究姓名：张雪雯申请学位级别：硕士专业：模式识别与智能系统指导教师：李艳君20060515浙江太学硕士学位论文摘要在实际工程瘦瘸中套缀多优化怒露是NP踺阕透，难以应熙蝗统数学方法来解决。近年来，有一种集群智能算法正在引起广大研究学者的注意，这种基于群体的启发式随机优化算法在求解优化问题时不需要考虑待优化函数的数学特性，并且可驭实理并纷计算，遁台予求解复杂静王程饶纯翊题。蚁群优位冀法和粒子群饶纯算法是新近出现的典型的集群智能算法，两种算法都是通过由候选解组成的群体的进化来达

2、到罨找最优织的县鲍。本论文讨论了这鼹秘优化舞法的基零原理与特点，在此基础上，针对述赡算法在实际应用领域中存在的问题，提出了相应的改进方法，并且通过雾个常用测试例对算法进行了仿真验证。本论文主要研究成果如下：{。缘述了蚊群伉纯算法求解优纯淄题静琢理，总结出算法成功的关键。对蚁群算法应用于连续优化问题的各种模型进行了综述，并分析了以往各种连续蚁群算法模型黪棼病。锋黠NP难饯纯闻蔻袋舞难点，提出一羚县毒遽溜蛙戆连续蚊群算法模型，包括快速弹优机制和简单的信息素交流机制，可以有效地在连续域上进行露优。研究表明，这种算法在寻优性熊上优于

3、其它连续蚁群算法、撼本粒予群算法。2．综述了粒予群饶纯舅法懿原琏、特点及其研究谶展。对粒子群静缺陷迸葶亍了分析，总结了算法易陷入局部最优的原理。提出一种自适应的变异机制，为算法宠分搜索攘个可行域提供；l器辔息，塍夔算法受瓷建寻找裂最德麟，著显露测予舞法跳出局部最优解。同时，为了提高算法寻优精度，在算法趋于收敛后缩小搜索域，谯寻得的最优解附近进一步寻优。研究表明，改进算法爵得的解远远优于其它改进粒子群算法。3．综述了电力系统中缝济负荷分配问题的模型及其特点，总结了常用的求解方法。逐过分辑在瞧厂内部诗算或电孵努毒糍巢媾援下对经济

4、数藏努配模型的筵化，分析了这种问题的特点及相应求解方法的缺点。针对问题中的等式约柬提出一种简单快速的不可行解修於方法，并且结合本文提出的自调节粒予群算法对经济负衙分配闷越进行了求解，取得了较好的结果。最后，总结了搬文研究的内容，掇出了连续蚁群算法和粒子群优化算法中尚待鼹凌鳇阉越，展望了集群餐鼢冀法遴～步的研究方囊。关键词：集群智能冀法：优化；蚁群优化算法；粒子群饯化算澧；电力系绫；经漭负荷分配；等式麴柬浙江大学硕士学能论文AbstractTherearealotofNP_hardoptimizationprobl鼬sinth

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