發(fā)布時間：2024-06-10 23:34

　　隨著工程技術領域和科學計算規(guī)模的日益增長,傳統(tǒng)數(shù)值計算方法不能解決復雜的優(yōu)化問題。近年來,學者們發(fā)現(xiàn)模擬自然界生物習性的智能優(yōu)化算法可以有效解決傳統(tǒng)數(shù)值計算方法在面臨復雜問題時的缺陷,并能廣泛應用到許多領域中。蟻獅優(yōu)化算法(Ant Lion Optimizer,ALO)是2015年澳大利亞學者Seyedali Mirjalili提出的一種群智能優(yōu)化算法,因其調(diào)節(jié)參數(shù)少,低維收斂精度高,易于實現(xiàn)等優(yōu)點,引起了諸多學者的關注。目前該算法已成功用于解決杠桿結構優(yōu)化、電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化調(diào)度和無人機航線規(guī)劃等許多問題。但蟻獅算法其本身還存在著易陷入局部極值、探索和開發(fā)能力不平衡等不足,尤其是高維求解性能較差,影響其大范圍的應用。為了避免這些問題的產(chǎn)生,本文在查閱大量文獻和多次實驗測試后,對蟻獅算法進行改進,并將改進后的算法應用于函數(shù)優(yōu)化和船舶航路規(guī)劃問題中。主要工作如下:(1)為了解決蟻獅算法高維求解性能較差的問題,提出了一種優(yōu)選策略的自適應蟻獅優(yōu)化算法(PSALO)。首先,在螞蟻圍繞蟻獅游走的過程中引入自適應邊界機制,增加螞蟻種群活躍性,防止算法陷入局部極值;然后,在通過輪盤賭選擇蟻獅中加入優(yōu)...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1蟻獅算法流程圖

蟻獅算法的改進及在船舶航路規(guī)劃的應用8圖2-1蟻獅算法流程圖2.4蟻獅算法的偽代碼/*Initialization*/1Initializethepopulationofantsandantlions2Calculatethefitnessfromfitnessfunctione....

圖4-16簡單環(huán)境下五種算法航路規(guī)劃對比圖

4具有擾動和變異策略的混沌初始蟻獅算法在船舶航路規(guī)劃的應用51Step5：通過公式(4-8)判斷航路是否經(jīng)過障礙物，并得出變量b的值。Step6：通過公式(4-6)，計算適應度函數(shù)的值。Step7：通過公式(2-4)(2-9)(4-4)(4-5)更新蟻獅的位置，并得出具有m個路徑....

圖4-17簡單環(huán)境下五種算法求解收斂圖

蟻獅算法的改進及在船舶航路規(guī)劃的應用52圖4-17簡單環(huán)境下五種算法求解收斂圖表4-4簡單環(huán)境下五種算法所求航路長度比較算法最佳值最差值平均值DMCALO8.51198.75098.5872ALO8.72149.03118.8845WALO8.79938.99408.9176HA....

圖4-18一般環(huán)境下五種算法航路規(guī)劃對比圖

蟻獅算法的改進及在船舶航路規(guī)劃的應用52圖4-17簡單環(huán)境下五種算法求解收斂圖表4-4簡單環(huán)境下五種算法所求航路長度比較算法最佳值最差值平均值DMCALO8.51198.75098.5872ALO8.72149.03118.8845WALO8.79938.99408.9176HA....

本文編號：3992065