兩種啟發(fā)式優(yōu)化算法的研究及其應用.pdf

1、啟發(fā)式優(yōu)化算法是近年來在協(xié)同進化論基礎上發(fā)展起來的一類新型優(yōu)化算法。與傳統(tǒng)優(yōu)化算法相比，啟發(fā)式優(yōu)化算法具有智能性、通用性、并行運行性和全局搜索能力，已廣泛應用于國防現(xiàn)代化、控制工程、經濟調度等領域。啟發(fā)式算法包括許多分支，本文對差分進化算法和和聲搜索算法進行了分析、改進和應用研究。
　　差分進化算法(DE)屬于啟發(fā)式算法的一種分支，基本的差分進化算法包括:變異、交叉和選擇操作。雖然差分進化算法結構簡單，但由于控制參數(shù)選擇不適，往往

2、會出現(xiàn)早熟收斂等問題。本文提出了一種擴展變量維數(shù)的自適應差分進化算法(EVSDE)，該算法將DE算法的控制參數(shù)作為解向量的一維分量，隨差分進化算法尋優(yōu)過程的運行，最終可得到適應不同尋優(yōu)階段的控制參數(shù)，提高了算法的尋優(yōu)能力，此外，提出一種新型的變異策略，更好的平衡了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。
　　可靠性問題是一類通過選擇最優(yōu)的元件和冗余度水平來滿足資源約束，從而實現(xiàn)系統(tǒng)的可靠性最大化的問題。本文運用提出的EVSDE算法對三類

3、典型系統(tǒng)可靠性問題進行優(yōu)化處理，并與其它兩類差分進化算法的求解結果進行對比，說明EVSDE算法在求解系統(tǒng)可靠性問題上具有更強的收斂性和穩(wěn)定性。
　　和聲搜索算法(HS)是受音樂即興創(chuàng)作過程的啟發(fā)而產生的一種啟發(fā)式算法。HS算法缺乏全局搜索能力，因此容易陷入局部最優(yōu)。本文受到自動控制原理閉環(huán)控制系統(tǒng)設計思想的啟發(fā)，提出了一種帶有反饋調節(jié)的和聲搜索算法(FAHS)，將這種算法應用到0-1背包問題的求解過程中，通過與其它兩種HS算法的對