求解概率优化问题的微种群免疫优化算法.pdf

《求解概率优化问题的微种群免疫优化算法.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、2016年9月第42卷第9期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsSeptember2016V01．42No，9http：ffbhxb．buaa．edu．CIIjbuaa@buaa．edu．cnDOI：10．13700／j．bh．1001-5965．2015．0563求解概率优化问题的微种群免疫优化算法张著洪1’+，张仁崇2(1．贵州大学大数据与信息工程学院，贵阳550025；2．贵州大学理学院系统科学及信息技术研究所，贵阳550025)摘要：针对未知随机变量分布环境下的非线性概率优化模型，探讨微种群

2、免疫优化算法。算法设计中，基于危险理论的应答模式，设计隐并行优化结构；经由自适应采样方法辨析优质和劣质个体；通过动态调整个体的危险半径确定危险区域和不同类型子群；利用多种变异策略指导个体展开多方位局部和全局搜索。该算法的计算复杂度依赖于迭代数、变量维数和群体规模，其具有进化种群规模小、可调参数少和结构简单等优点。借助理论测试例子和公交车调度问题，比较性的数值实验显示，此算法在寻优效率、搜索效果等方面均有一定的优势，对复杂概率优化模型有较好潜力。关键词：单目标P一模型；免疫优化；危险理论；自适应采样；微种群中图分类号：TP301．6文献标识码：A文章编号：1001．5965(2016)09—

3、1785—10机会约束规划(Chance．ConstrainedProgram．ming，CCP)⋯是一类含机会约束或概率不等式的随机规划。依据目标函数表现形式的不同，CCP包含两类模型，即目标函数是期望值函数的E．模型和目标函数满足概率不等式的P．模型(即概率优化模型)。大量实际优化问题均可经由P一模型加以描述和解决，如电力市场报价、资源优化、水库优化调度和炼油厂冶炼原油规划等旧。o。由于此类问题的目标值需在给定置信水平下经由机会约束确定，加之目标值的估计质量与随机变量的样本大小紧密相连，因此，探讨效率和效果均较为突出且噪声抑制能力强的智能优化算法是求解此类问题的关键。特别地，在随机变量

4、分布特性已知的情况下，P．模型可以被转化为具有解析形式的规划模型，进而利用已有约束优化算法求解‘2

5、。当随机变量的分布信息未知时，智能优化算法已成为求解P．模型的主要方法。已有算法成果均在要求随机变量的样本大小保持不变下，借助MonteCarlo、Sugeno模拟或神经网络估计个体的适应度，然后设计改进型遗传算法(GA)[3-s]、粒子群优化(PSO)算法∽。纠和免疫优化算法¨4

6、。例如，文献[4-6]研究了含模糊和随机参数的混合P．模型，其利用模糊模拟、随机模拟估计个体的适应度，利用遗传算法、同步扰动随机逼近算法(SPSA)和神经网络等设计混合遗传算法。其次，粒子群优化算法具有参数少、优

7、化效率高、结构简单和易于应用等优点，与神经网络结合求解P．模型已成为一种主要方法，但由于此类算法易陷入局部搜索，加之神经网络的网络权值极大依赖于样本量和样本的分布，导致该算法最终获得的效果不理想。例如，文献[13]通过设置惯性权重为零来增强局部搜索能力，一旦出现当前、历史最优位置相同状况时，借助随机粒子弥补群体多样性，获得改进型粒子群优化算法。免疫优化算法求解P．模型已得到初步研究，文献[14]利用神经网络收稿日期：2015-09-01；录用日期：2015—10-18；网络出版时间：2016-03—1511：34网络ttl版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．26

8、25．V．20160315．1134．001．html基金项目：国家自然科学基金(61563009)；国家教育部博士点专项基金(20125201110003)；贵州大学研究生创新基金(2015057)}通讯作者：Tel．：0851．83629086E-mail：zhzhang@gzu．edu．CB引用格式：张著洪，张仁崇．求解概率优化问题的微种群免疫优化算法ⅣJ．北京航空航天大学学报，2016，42f9)：1785—1794·ZHANGZb1．ZHANGRC．Micro．immuneoptimizationalgorithmforsolvingprobabilistieoptimizati

9、onproblems1)]．JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，2016，42(9)：1785—1794(inChinese)·1786北京航空航天大学学报2016年估计个体的目标值；利用双克隆和双变异策略改进克隆选择算法，获得改进型免疫优化算法，并应用于水库优化调度问题。综上可知，近年来求解P．模型的研究集中在探讨静态采样下的智能优化算法，但算法