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求解组合优化问题的混合蛙跳算法的研究
作 者: 王园媛
导 师: 王彦祺
学 校: 石家庄经济学院
专 业: 计算机应用技术
关键词: 混合蛙跳算法 组合优化 局部搜索策略 旅行商问题 背包问题
分类号: TP301.6
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
群体智能算法是一种高效的优化算法。由单个结构复杂的个体所完成的任务可由大量结构简单的个体所组成的群体合作来完成,并且后者往往更具有健壮性、灵活性和经济上的优势。在无集中控制且不提供全局模型的前提下,群体智能算法为解决组合优化问题提供了一种新对策。混合蛙跳算法是一种新兴的群体智能算法。目前,利用混合蛙跳算法求解组合优化问题的相关成果不多见。本文对于如何利用混合蛙跳算法求解组合优化问题进行了探讨。主要研究成果如下:首先,传统的混合蛙跳算法是通过全局最优解和当前子种群的局部最优解对子种群中的最差个体施加影响,这种优化方式是对子种群中的单一个体施加影响。在第三章中,本文提出了一种利用全局最优解“指导”每个子种群整体向前进化的策略。与传统的混合蛙跳算法不同,这种子种群进化策略可以同时作用于多个个体,是一种并行爬山的进化方式。随着城市数量的增加,常见的演化算法容易陷入局部极值的陷阱,无法搜索到全局最优路径。由于将郭涛算法和混合蛙跳算法的优点进行了有机的结合,“当前最优解作用于整个子种群”的混合蛙跳算法在求解TSP问题时表现出了良好的性能,能够以极小的时间代价搜索到用户的满意解。其次,传统的混合蛙跳算法是通过全局最优解和当前子种群的局部最优解“吸引”每个子种群中的最差青蛙。通过这种“吸引”的作用,这两个个体指导了最差青蛙的进化方向。与传统的混合蛙跳算法不同,本文利用子种群中的其它个体对最差的个体的“排斥”作用来指导最差青蛙的进化方向。第四章中,本文利用“排斥最差个体”的混合蛙跳算法求解背包问题,该算法能够高效率地搜索到问题的全局最优解。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-9 第1章 绪论 9-13 1.1 研究背景及意义 9-10 1.2 混合蛙跳算法的研究现状 10 1.3 本文的主要工作和创新点 10-11 1.4 本文的组织结构 11-13 第2章 混合蛙跳算法求解组合优化问题的设计思路 13-23 2.1 群体智能算法求解组合优化问题的框架 13-22 2.1.1 群体智能算法的基本概念 13-14 2.1.2 蚁群算法 14-16 2.1.3 粒子群算法 16-18 2.1.4 人工鱼群算法 18-19 2.1.5 混合蛙跳算法 19-21 2.1.6 群体智能算法求解组合优化问题的框架 21-22 2.2 混合蛙跳算法求解组合优化问题的设计思路 22-23 第3章 "当前最优解作用于整个子种群"的混合蛙跳算法求解TSP 23-35 3.1 旅行商问题的描述和现有求解方法 23 3.2 郭涛算法求解旅行商问题 23-26 3.3 "当前最优解作用于整个子种群"的混合蛙跳算法求解旅行商问题 26-29 3.3.1 编码与适应度函数 27 3.3.2 子种群的划分 27-28 3.3.3 求解流程 28-29 3.4 仿真实验及分析 29-34 3.4.1 实验条件和测试集 29 3.4.2 实验参数和结果 29-33 3.4.3 实验分析 33-34 3.5 结论 34-35 第4章 "排斥最差个体"的混合蛙跳算法求解背包问题 35-47 4.1 0-1背包问题的描述和现有的求解方法 35 4.2 类电磁机制算法的介绍 35-38 4.2.1 初始化 36 4.2.2 计算每个粒子所受的合力 36-37 4.2.3 粒子沿合力方向移动 37 4.2.4 局部搜索 37-38 4.2.5 结束准则 38 4.2.6 小结 38 4.3 "排斥最差个体"的混合蛙跳算法求解0-1背包问题 38-42 4.3.1 编码与适应度函数 39-40 4.3.2 划分子种群 40 4.3.3 "排斥最差个体"的子种群进化 40-42 4.4 仿真实验及分析 42-45 4.4.1 实验条件和测试集 42-43 4.4.2 实验参数和结果 43-44 4.4.3 实验分析 44-45 4.5 结论 45-47 第5章 总结与展望 47-49 5.1 总结 47-48 5.2 展望 48-49 参考文献 49-53 致谢 53-55 作者简介 55 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 55
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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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