2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、用蟻群算法進(jìn)行函數(shù)優(yōu)化時(shí),存在收斂速度慢并易于陷入局部最小等問題。
   為此,本文首先根據(jù)對真實(shí)螞蟻的最新研究成果,提出了一種全新的由偵察蟻和覓食蟻協(xié)作搜索的函數(shù)優(yōu)化快速連續(xù)蟻群算法。該算法首先引入混沌序列確定偵察蟻的初始位置,然后由偵察蟻進(jìn)行全局大視域快速搜索,且每迭代完一步和每迭代完一代都要對解進(jìn)行評價(jià),并對本代最優(yōu)解的信息素進(jìn)行標(biāo)記,由此吸引覓食蟻在本代最優(yōu)解周圍空間進(jìn)行小步長搜索。通過這種新穎的初始化方法和偵察蟻與覓食

2、蟻的相互協(xié)作,不僅能很好的提高尋優(yōu)精度,且使收斂速度大幅提高。
   計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法尋優(yōu)率高,收斂速度提高顯著,效果十分令人滿意。隨后,本文提出了一種微粒群和蟻群算法相結(jié)合的混合連續(xù)優(yōu)化算法,該算法引入微粒群優(yōu)化操作進(jìn)行全局搜索牽引,采用網(wǎng)格法進(jìn)行細(xì)密度的螞蟻局部搜索,從而能很好地應(yīng)用于求解連續(xù)對象優(yōu)化問題。對若干典型復(fù)雜連續(xù)函數(shù)的實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果表明,該混合算法跳出局部最優(yōu)解的能力較強(qiáng),能較快地收斂到全局最優(yōu)解,并

3、能適于高維空間的優(yōu)化問題。與最新的有關(guān)研究成果相比,該算法不僅尋優(yōu)精度高,而且收斂速度大幅提高。最后,針對螞蟻算法在求解連續(xù)空間問題方面的缺陷,本文提出一種基于文化的連續(xù)螞蟻優(yōu)化算法,該算法將螞蟻算法納入文化算法的框架,組成基于螞蟻算法的主群體和信念的兩大空間。在知識和群體層面使用雙重進(jìn)化機(jī)制支持問題的求解和知識的提取。從而充分利用了精英螞蟻所攜帶的特征信息,在很大程度上提高了收斂速度,增強(qiáng)了搜索的多樣性。
   實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,

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