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基于群体决策的微粒群算法
作 者: 王亮
导 师: 曾建潮;崔志华
学 校: 太原科技大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 微粒群算法 群体决策 早熟收敛 单目竞争指数模型
分类号: TP301.6
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 84次
引 用: 1次
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内容摘要
微粒群算法是一种典型的群智能算法,其基本生物学背景是模拟鸟群觅食、鱼群游动等动物行为。然而,从决策的观点来看,微粒的进化方程可以视为个体的决策过程。为此,本文将群体决策的思想引入微粒群算法,并给出几种提高算法性能的改进方式。在标准微粒群算法中,微粒利用个体历史最优位置以及群体历史最优位置的相关信息,决策出下步的期望移动位置。然而,由于在算法后期,种群多样性下降很快,算法容易陷入局部极值点。为此本文将群体决策的思想引入算法,各个微粒的历史最优位置进行决策,并用决策出的位置来取代进化方程中的群体历史最优位置,从而在优化前期较好地保存了种群多样性,有效地避免了算法发生的早熟收敛。上述改进仅仅利用个体历史最优位置和群体历史最优位置,但对微粒的当前位置利用率较低。为此本文进一步讨论了基于当前位置的群体决策方式,该想法利用适应值与当前位置的比值来设计权重,将微粒的当前位置加权,以决策出某一预期的移动位置,并利用该位置作为一个扰动位置,以影响各微粒的移动方式。最后,本文从植物生长的角度对微粒群算法进行了解释。每个微粒作为独立的植株,为了更好地生长,它们会向长势更好的个体移动,以获取更多的光照以及其他资源。为此,本文将单目竞争指数模型引入,用来设计个体的权重,提出了基于单目竞争指数模型的群体决策的微粒群算法。仿真实验表明该算法的有效性。
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全文目录
中文摘要 3-4 ABSTRACT 4-8 第一章 绪论 8-20 1.1 人工社会 8-9 1.2 群体决策 9-14 1.2.1 群体决策的定义 9-10 1.2.2 群体决策的过程与方法 10-11 1.2.3 群体决策的优点与缺点 11-12 1.2.4 群体决策中的两种现象 12-13 1.2.5 群体决策技术 13-14 1.3 微粒群算法 14-18 1.3.1 微粒群算法简介 14 1.3.2 微粒群算法与人工社会和群体决策 14-15 1.3.3 标准微粒群算法 15 1.3.4 标准算法流程 15 1.3.5 微粒群算法的研究背景和现状 15-18 1.4 本文主要完成的工作 18-20 第二章 基于群体决策的微粒群算法 20-34 2.1 群体决策的生物学背景 20 2.2 群体决策的依据 20-21 2.2.1 决策过程 20-21 2.2.2 决策结果 21 2.3 算法步骤 21-22 2.4 算法流程 22 2.5 仿真试验 22-32 2.5.1 参数设置 22-23 2.5.2 基准函数问题 23-24 2.5.3 对比试验 24-32 2.6 结论 32-34 第三章 基于群体决策的随机附加项的微粒群算法 34-46 3.1 基于群体决策的微粒群算法分析 34 3.2 基于群体决策的随机附加项算法的提出 34-36 3.2.1 决策依据 34-35 3.2.2 决策过程及结果 35-36 3.3 具体步骤 36 3.4 算法流程 36-37 3.5 性能测试与结果讨论 37-45 3.5.1 参数设置 37 3.5.2 样本函数选择 37-38 3.5.3 对比试验 38-45 3.6 结论 45-46 第四章 基于单木竞争指数模型的群体决策微粒群算法 46-58 4.1 Hegyi 单木竞争指数模型 46 4.2 对基于群体决策随机附加的微粒群算法的研究 46 4.3 基于单木竞争指数模型的群体决策算法的提出 46-48 4.3.1 决策依据以及决策目标 47 4.3.2 决策过程 47 4.3.3 决策结果 47-48 4.4 具体步骤 48 4.5 算法流程 48-49 4.6 性能测试与结果讨论 49-56 4.6.1 参数设置 49 4.6.2 样本函数选择 49-50 4.6.3 对比试验 50-56 4.7 结论 56-58 第五章 总结与展望 58-60 参考文献 60-64 研究生期间发表的论文 64-66 致谢 66-67 个人简介及联系方式 67-68
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法 > 算法理论
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