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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。

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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