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人工萤火虫群优化算法分析改进及应用研究

作　者: 黄正新
导　师: 周永权
学　校: 广西民族大学
专　业: 计算数学
关键词: 萤火虫群优化算法多模态函数优化旅行商问题聚类
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

人工萤火虫群优化(Glowworm Swarm Optimization,GSO)算法是一种新的群智能优化算法。至今,人工萤火虫群优化算法已在多模态函数优化、多信号源追踪、多信号源定位、集体机器人学和有害气体泄漏定位等方面得到成功地应用,表现出算法良好的性能和应用潜力。但是,人工萤火虫群优化算法近来年刚被提出,还存在诸多不足之处。如运行后期收敛速度慢、求解精度不高等缺陷;相对于其它比较成熟的群智能优化算法,其应用范围还比较狭小,有待进一步研究。基于此,本论文主要研究改进人工萤火虫群优化算法优化多模态函数所存在的不足,并将改进后的人工萤火虫群优化算法应用到解决组合优化问题和聚类问题。本论文主要取得以下研究成果:(1)在人工萤火虫群优化算法中设计动态自适应变步长策略,使算法具有动态自适应性。实验表明,提出的改进算法可以有效提高人工萤火虫群优化算法优化多模函数的收敛速度和求解精度。(2)提出一种离散型萤火虫群优化算法,用于求解旅行商问题。实验表明,提出的离散型萤火虫群优化算法具有较好的鲁棒性,是有效的算法。(3)提出一种基于人工萤火虫群优化算法的聚类算法。实验表明,提出的基于人工萤火虫群优化算法的聚类算法具有较好的聚类效果。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-9
第一章绪论  9-12
  1.1 引言  9
  1.2 人工萤火虫群优化算法研究现状  9-10
  1.3 本论文研究内容与意义  10
  1.4 本论文的主要工作及结构安排  10-12
第二章基本人工萤火虫群优化算法  12-16
  2.1 基本人萤火虫群优化算法优化多模态函数  12-13
  2.2 基本人工萤火虫群优化算法优化函数描述  13-14
  2.3 基本人工萤火虫群优化算法运算流程  14-15
  2.4 本章小结  15-16
第三章用改进的 GSO 算法优化多模态函数  16-28
  3.1 引言  16
  3.2 GSO 算法优化多模态函数存在问题分析  16-17
  3.3 动态变步长的自适应萤火虫群优化算法  17-20
    3.3.1 动态变步长设计策略  17-19
    3.3.2 DCSGSO 算法描述  19-20
  3.4 仿真实验结果及分析  20-26
    3.4.1 与GSO 算法比较  20-24
    3.4.2 与其它算法比较  24-26
  3.5 本章小结  26-28
第四章用离散萤火虫群优化算法求解旅行商问题  28-37
  4.1 引言  28
  4.2 离散萤火虫群优化算法求解旅行商问题  28-32
    4.2.1 编码方法  28-29
    4.2.2 解码方法  29
    4.2.3 个体间距离计算公式  29-30
    4.2.4 编码更新  30-31
    4.2.5 不可行编码处理  31-32
    4.2.6 路径初始化  32
    4.2.7 局部优化算子  32
    4.2.8 适应度函数  32
  4.3 DGSO 算法求解旅行商问题描述  32-33
  4.4 仿真实验结果及分析  33-36
    4.4.1 算法参数取值  33
    4.4.2 问题求解与比较  33-36
  4.5 本章小结  36-37
第五章基于人工萤火虫群优化算法的聚类算法  37-44
  5.1 引言  37
  5.2 GSO 聚类算法  37-38
    5.2.1 GSO 聚类过程  38
    5.2.2 GSO 聚类算法描述  38
  5.3 K-均值算法  38-39
    5.3.1 K-均值算法描述  39
    5.3.2 K-均值算法分析  39
  5.4 混合 K-均值算法的 GSO 聚类算法  39-40
    5.4.1 算法混合分析  39-40
    5.4.2 混合算法  40
  5.5 仿真实验结果及分析  40-43
    5.5.1 测试数据集说明  40-41
    5.5.2 测试结果与比较  41-43
  5.6 本章小结  43-44
第六章总结与展望  44-45
  6.1 本文工作总结  44
  6.2 未来的工作  44-45
参考文献  45-50
附录  50-58
致谢  58-59
攻读硕士期间参与的科研项目  59-60
攻读硕士期间发表的学术论文  60

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