智能優(yōu)化算法評(píng)價(jià)模型研究.pdf

1、作為傳統(tǒng)優(yōu)化算法的補(bǔ)充，智能優(yōu)化算法在近年來(lái)得到巨大的發(fā)展和應(yīng)用，在許多領(lǐng)域都取得了成功的應(yīng)用。盡管在收斂性等方面，智能優(yōu)化算法已經(jīng)取得了一些結(jié)果，但是它的理論基礎(chǔ)不夠完善一直都是學(xué)者們對(duì)它詬病的地方。本文將優(yōu)化理論分解成優(yōu)化問(wèn)題理論和優(yōu)化算法理論，使得優(yōu)化理論的研究可以更加集中于不同的側(cè)面，利于優(yōu)化理論的向前發(fā)展。
　　 智能優(yōu)化算法面臨的基礎(chǔ)性問(wèn)題還有它的優(yōu)化原理是什么，為什么智能優(yōu)化算法能夠有效地解決不同類(lèi)型的優(yōu)化問(wèn)題?除

2、此之外，如何構(gòu)建針對(duì)智能優(yōu)化算法的統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和方法，以使得智能優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)和改進(jìn)有可度量的依據(jù)?；谝陨蠁?wèn)題，本文對(duì)以下內(nèi)容進(jìn)行了研究：
　　 一、本文對(duì)智能優(yōu)化算法的優(yōu)化原理進(jìn)行了研究，提出智能優(yōu)化算法和傳統(tǒng)優(yōu)化算法的統(tǒng)一的基礎(chǔ)是“爬山”模型。傳統(tǒng)優(yōu)化算法是確定型的“爬山”模型，智能優(yōu)化算法是基于概率分布的“爬山”模型。以此為基礎(chǔ)，本文指出優(yōu)化算法的核心是算法的搜索策略，提出了描述優(yōu)化算法的通用搜索模型。此模型以采樣模型

3、為核心，輔之以信息采集模型，完全地概括了傳統(tǒng)優(yōu)化算法和智能優(yōu)化算法的搜索過(guò)程。根據(jù)該搜索模型，本文詳細(xì)討論了智能優(yōu)化算法的采樣模型，提出其采樣模型是參數(shù)化的概率模型。并通過(guò)分析典型智能優(yōu)化算法的概率模型，得出其采樣模型的分布情況，為算法的評(píng)價(jià)奠定了基礎(chǔ)。
　　 二、智能優(yōu)化算法的評(píng)價(jià)模型與方法的研究。概率模型是智能優(yōu)化算法的核心，概率模型的評(píng)價(jià)是算法評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)。本文建立了以分布密度函數(shù)和尋優(yōu)概率為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)于概率模型評(píng)價(jià)方法。

4、采用多階段稀有事件估計(jì)技術(shù)，給出了尋優(yōu)概率的精確估計(jì)方法。提出了智能優(yōu)化算子的有效性及評(píng)價(jià)方法。進(jìn)而提出智能優(yōu)化算法有效性及其評(píng)價(jià)方法。通過(guò)分析傳統(tǒng)優(yōu)化算法性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的局限性，提出了智能優(yōu)化算法的值收斂概念，提出智能優(yōu)化算法的一系列評(píng)價(jià)指標(biāo)：精度、精度時(shí)間比。通過(guò)對(duì)純隨機(jī)搜索算法性能的研究，提出了基于純隨機(jī)搜索算法的性能評(píng)價(jià)方法。為反映智能優(yōu)化算法的演化特征，提出了關(guān)于智能優(yōu)化算法行為的評(píng)價(jià)方法。
　　 三、根據(jù)優(yōu)化算法設(shè)計(jì)的

5、一般步驟和智能優(yōu)化算法的特點(diǎn)，提出了智能優(yōu)化算法設(shè)計(jì)的一般原則和方法。指出優(yōu)化問(wèn)題特征是智能優(yōu)化算法設(shè)計(jì)的前提，構(gòu)建了以算法性能知識(shí)庫(kù)為核心的算法選擇方法，給出了知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建方法和更新規(guī)則。指出了通過(guò)估計(jì)優(yōu)化問(wèn)題的分布特征，可以有效地指導(dǎo)優(yōu)化算法的選擇和設(shè)計(jì)。基于算法性能評(píng)價(jià)，提出優(yōu)化算子設(shè)計(jì)原則和參數(shù)設(shè)計(jì)原理。
　　 四、將智能優(yōu)化算法看作是對(duì)優(yōu)化問(wèn)題的特征信息的認(rèn)知方法，將不同種類(lèi)的智能優(yōu)化算法所認(rèn)知的信息進(jìn)行融合，可以產(chǎn)生