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基于连续空间优化问题的蚁群算法及其应用研究

作　者: 贾延臣
导　师: 刘长良
学　校: 华北电力大学（河北）
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 蚁群算法连续空间优化全局转移因子信息素挥发系数 PID参数优化
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

蚁群算法是一种随机搜索算法,与其它模拟进化优化算法一样,通过由候选解组成的群体的进化过程来寻求最优解,它具有许多优良性质和实际应用价值。本文介绍了蚁群算法基本模型的原理、特点、构成和实现方法。通过仿真试验分析了关键参数对算法性能的影响,并对基本蚁群算法参数的合理选取进行了实验分析。文章在分析总结用于连续函数优化的蚁群算法的基础上,对用于一般连续函数优化的蚁群算法模型中的全局转移因子和信息素挥发系数提出了改进措施。通过仿真实验证明该改进模型用于处理一般函数的优化和控制系统的PID参数优化效果良好,值得进一步研究。

全文目录

中文摘要  4
英文摘要  4-7
第一章引言  7-12
  1.1 选题背景及意义  7-8
  1.2 蚁群算法的研究进展  8-10
  1.3 论文主要的工作内容  10-12
第二章蚁群算法的基本原理及其特点  12-33
  2.1 基本蚁群算法的原理  12-13
    2.1.1 真实蚁群的行为描述  12-13
    2.1.2 基本蚁群算法的机制原理  13
  2.2 基本蚁群算法的数学模型及其实现  13-16
    2.2.1 模型描述  13-15
    2.2.2 基本蚁群算法的实现  15-16
    2.2.3 基本蚁群算法的程序结构流程图  16
  2.3 基本蚁群算法中参数对其性能的影响及实验分析  16-29
    2.3.1 信息素挥发度对蚁群算法性能的影响  17-21
    2.3.2 蚂蚁数目对蚁群算法性能的影响  21-24
    2.3.3 启发式因子对蚁群算法性能的影响  24-27
    2.3.4 信息总量对群算法性能的影响  27-29
  2.4 用均匀设计试验法设定蚁群算法参数  29-32
  2.5 小结  32-33
第三章连续空间优化问题的蚁群算法  33-51
  3.1 引言  33-34
  3.2 常用的两种用于连续函数优化的蚁群算法  34-39
    3.2.1 基于网格划分策略的连续域蚁群算法  34-36
    3.2.2 基于信息量分布函数的连续域蚁群算法  36-39
  3.3 用于一般连续域函数寻优的蚁群算法  39-49
    3.3.1 算法设计  39-43
    3.3.2 仿真算例  43-49
  3.4 本章小结  49-51
第四章改进蚁群算法的应用研究  51-58
  4.1 引言  51
  4.2 PID 控制器参数优化原理  51-53
  4.3 优化性能指标的选择  53-54
  4.4 改进蚁群算法优化PID 控制器参数  54-56
  4.5 改进蚁群算法与单纯型法的比较  56-57
  4.6 本章小结  57-58
第五章结论与展望  58-60
参考文献  60-63
致谢  63-64
在学期间发表的学术论文和参加科研情况  64

基于连续空间优化问题的蚁群算法及其应用研究

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