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基于混沌優化與人工魚群算法的混合算法研究_石鴻雁
隨著科技的發展和工程問題范圍的拓展、實際問題的規模 和復雜度越來越大,傳統算法的優化結果往往不夠理想,同時算 法理論研究的落后也導致了單一算法性能改進程度的局限性, 為此算法混合的思想已發展成為提高算法優化性能的一個重 要且有效的途徑,其出發點就是使各種單一算法相互取長補短, 產生更好的優化效率。因此,混合算法的研究成為優化算法研究 的一個重要的研究方向。目前,混合算法在信號處理、自動控制、 模式識別等領域有著極為廣泛的應用。 在對人工魚群算法(AFSA)和混沌優化算法(COA) 進行深入 研究的基礎上, 針對 AFSA 運行速度慢和優化精度較差的缺點 及混沌變量具有隨機性、遍歷性及規律性的特點,將混沌變量引 入到人工魚群算法中,給出了一種混合優化算法(SCAFSA)。此 外,由于混合算法的數學理論基礎相對薄弱,本文利用概率論中 的有關知識證明了一定條件下混合算法依概率收斂于優化問 題的全局極小點。
隨著科技的發展和工程問題范圍的拓展、實際問題的規模 和復雜度越來越大,傳統算法的優化結果往往不夠理想,同時算 法理論研究的落后也導致了單一算法性能改進程度的局限性, 為此算法混合的思想已發展成為提高算法優化性能的一個重 要且有效的途徑,其出發點就是使各種單一算法相互取長補短, 產生更好的優化效率。因此,混合算法的研究成為優化算法研究 的一個重要的研究方向。目前,混合算法在信號處理、自動控制、 模式識別等領域有著極為廣泛的應用。 在對人工魚群算法(AFSA)和混沌優化算法(COA) 進行深入 研究的基礎上, 針對 AFSA 運行速度慢和優化精度較差的缺點 及混沌變量具有隨機性、遍歷性及規律性的特點,將混沌變量引 入到人工魚群算法中,給出了一種混合優化算法(SCAFSA)。此 外,由于混合算法的數學理論基礎相對薄弱,本文利用概率論中 的有關知識證明了一定條件下混合算法依概率收斂于優化問 題的全局極小點。
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