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改進(jìn)的水循環(huán)算法研究與應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2020-04-03 01:21
【摘要】:水循環(huán)算法是一種抽象于自然界水循環(huán)過程的智能優(yōu)化算法,算法一方面基于河流的引導(dǎo)式前進(jìn),能有效避免個(gè)體進(jìn)入非優(yōu)區(qū)域,另一方面存在蒸發(fā)的變異過程,有利于算法在尋優(yōu)時(shí)跳出局部最優(yōu)解,更易尋找全局最優(yōu)。然而算法的收斂速度和精度仍有一定缺陷,本文以此對(duì)水循環(huán)算法進(jìn)行改進(jìn)研究。針對(duì)基本水循環(huán)算法的缺陷,本文提出了三點(diǎn)改進(jìn)思想:首先是基于初始種群的改進(jìn),在水循環(huán)算法初始化解時(shí),使用反向?qū)W習(xí)替代傳統(tǒng)的隨機(jī)初始化,用以提高初始種群的均勻性及多樣性,提高初始解的質(zhì)量;其次是基于迭代步長的改進(jìn),在迭代過程中,使用指數(shù)下降的迭代步長替代原有的固定步長,使算法在迭代前期快速縮小尋優(yōu)鄰域,到了尋優(yōu)后期,在較小鄰域內(nèi)進(jìn)行微調(diào),更易獲取較優(yōu)解;最后是基于蒸發(fā)過程的改進(jìn),使用高斯變異和混沌變異的組合形成自適應(yīng)降雨過程,實(shí)現(xiàn)全局和局部相結(jié)合的搜索模式,克服了原有算法多樣性較低,收斂速度慢等缺陷。使用基準(zhǔn)函數(shù)對(duì)比測試了改進(jìn)后的水循環(huán)算法與其他算法的性能,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)后的水循環(huán)算法穩(wěn)定性更好、收斂速度更快、尋優(yōu)精度更高,總體上該算法尋優(yōu)效果能力有所提高,且較為明顯。針對(duì)K-means聚類算法對(duì)初值敏感且求解聚類中心的收斂速度慢等問題,利用改進(jìn)后的水循環(huán)算法與其他智能算法對(duì)K-means算法的聚類效果進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),進(jìn)一步驗(yàn)證了改進(jìn)后的水循環(huán)算法對(duì)K-means聚類效果有著較為明顯的提升。
【圖文】:

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圖 2.1 蟻群算法的流程圖基于鳥類群體活動(dòng)規(guī)則的智能算法,主體思想采適應(yīng)度值大小作為操作依據(jù)。在粒子群算法中,和體積大小的微粒,而這些粒子以一定速度向最優(yōu)之間不會(huì)發(fā)生碰撞,其速度是根據(jù)個(gè)體歷史最優(yōu)位粒子飛行的速度和方向,起著平衡個(gè)體和群體的功近。如下所示是粒子群算法的數(shù)學(xué)模型:空間維度為S維,若隨機(jī)生成粒子個(gè)數(shù)為m 的群體,則第i個(gè)粒子的位置可表示成1 2( , , , ), 1,2, ,i i i iSx x x x i m度,也是S 維向量,記為1 2( , , , ), 1,2, ,i i i iSV V V V i m程中,會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)極值點(diǎn),其中之一是個(gè)體的歷史

流程圖,粒子群算法,流程圖,粒子


西安科技大學(xué)碩士學(xué)位論文12圖 2.1 蟻群算法的流程圖2.2.2 粒子算法粒子群算法[14]是基于鳥類群體活動(dòng)規(guī)則的智能算法,主體思想采用了“群體”與“進(jìn)化”兩個(gè)概念,都是以適應(yīng)度值大小作為操作依據(jù)。在粒子群算法中,群體中的個(gè)體是搜索空間內(nèi)沒有質(zhì)量和體積大小的微粒,而這些粒子以一定速度向最優(yōu)粒子飛行,在飛行過程中,各個(gè)粒子之間不會(huì)發(fā)生碰撞,其速度是根據(jù)個(gè)體歷史最優(yōu)位置和群體最優(yōu)位置做動(dòng)態(tài)調(diào)整,決定粒子飛行的速度和方向,,起著平衡個(gè)體和群體的功能,有利于粒子朝著較優(yōu)解的方向靠近。如下所示是粒子群算法的數(shù)學(xué)模型:設(shè)優(yōu)化問題的解空間維度為S維,若隨機(jī)生成粒子個(gè)數(shù)為m 的群體,所有粒子的位置是解空間的潛在解,則第i個(gè)粒子的位置可表示成1 2( , , , ), 1,2, ,i i i iSx x x x i m(2.5)初始化其飛行速度,也是S 維向量,記為1 2( , , , ), 1,2, ,i i i iSV V V V i m(2.6)在粒子的迭代過程中,會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)極值點(diǎn),其中之一是個(gè)體的歷史最優(yōu)位置,
【學(xué)位授予單位】:西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:O224;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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10 章純;水循環(huán)算法在結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用及其在多目標(biāo)中的改進(jìn)[D];廣東工業(yè)大學(xué);2014年



本文編號(hào):2612725

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