基于种群重置和双子种群的混合差分进化算法

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1、分类号ＴＰ３０１密级公开学号１３１５３２■１遲；ｍｕ！誦麗腳■■■硕±学位论文（学术型）题目基于种群重置和双子种群的混合差分进化算法作者＾指导教师高兴宝教授—级学科名称＾二级学科名称运筹学与控制论提交曰其月二〇—六年五月学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我在导师的指导下进行研究工作所取得的．除文中已经注明引用的内容和致谢的地方外本论文不硏究成果尽我所知，，包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人或他

2、人已申请学位或其他用途使用过的成果．对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中作了明确说明并表示谢意．，本学位论文若有不实或者侵犯他人权利的一切相关的法，本人愿意承担律责任作者答名：Ｍ名年巧：如Ｕ巧日斯学位论文知识产权及使用授权声明书本人在导师指导下所完成的学位论文及相关成果，知识产权归属陕西师．、使用学位论文的规定范大学本人完全了解陕西师范大学有关保存，允许本论文被查陶和借阅，学校有权保留学位论文并向国家有关部口或机构送交论文的纸质版和电子版，有权将本论文的全部或部分内容

3、编入有关数据库进行可Ｐ乂采用任何复制手段保存和汇编本论文．本人保证毕业离校后表检索，发，本论文或使用本论文成果时署名单位仍为陕西师范大学．保密论文解密后适用本声明。作者答名：础树日期：年月＾摘要非线性优化问题是科学和工程实践中最为常见的问题，通常具有高度非线性、多峰等特点．因此研巧此类问题的求解方法能有效促进科学技术的发展和进步．传统优化方法要求目标函数具有连续性或可微性，而实际问题经常不具备这些性质．所Ｗ传统方法己难Ｗ满足求解实际问题的需要．自上世纪五十年代起，出现了许多Ｗ群

4、体智能为基础的后发式算法，如差分进化算法ＤＥ、粒子群优化算法ＦＡ．这类算法在求解优化问题（ＰＳＯ）、董火虫算法等（）（）时不受目标函数解析性质的限制，具有搜索效率高、参数少、易于应用等特点，被成功用于求解多种优化问题．一作为种简单而有效的启发式算法，差分进化算法具有结构简单和控制参数少的优点，．但在求解复杂优化问题时仍存在收敛速度慢容易陷入局部最优等问题．为改善差分进化算法性能，本文提出两种改进算法．１．针对差分进化算法在运行后期收敛速度慢和容易略入局部最优的不一一－，种基于种群重置的海

5、合粒子群差分进化算法足提出．利用步Ｋ均值聚类算法改进粒子群优化算法的速度更新公式，提高算法逃离局部最优的能为；使用线性递减的选择概率将改进的粒子群算法与差分进化算法相融合，Ｉ＾平衡算法的全局和局部搜索能力一一；当进化满足定条件时，对种辭中较差的部分个体进行重置，Ｗ维持种群多样性．，帮助算法逃离局部最优一一２．为进步提高算法性能，设计了种基于双子种群的自适应差分进化算法，对于精英．根据种群中个体适应度值将种群动态地划分为两个子种群子种群中的个体使用随机选取的差分向量对其进斤扰动，增大算法搜索到

6、全局最优的概率，而对普通子种群中的个体则利用随机选取的精英个体对其进行引导，防止算法陷入局部最优，对不同子种群中的个体设置不同的；此外缩放因子和交叉概率，并根据种群的进化状况进行自适应更新，平衡了算法的探索和开发能力．用多个标准测试函数的仿真结果表明所提算法收敛速度快，寻优能力强并且鲁棒性好．：混合算法差分进化种群重置．关键词；双子种群参数自适应；；；ＩＡｂｓｔｒａｃｔＮｏｎｌｉｎｅａｒｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｏ巧ｅｎａｅａｒｉｎｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｅｎｉｎｅｅｒｉ

7、ｎ扫ｅｌｄｓｈａｖｅｐｐｐｇｇ，ａｈｉｈｄｅｒｅｅｆｎｏｎｌｉｎｅａｒｉｔａｎｄｍｕｌｔｉｍ曰ｄａｌｉｔｉｎｅｎｅｒａｌｎｉｎ？ｇｇｏｙｙｇ．Ｄｅｓｉｇｇｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｌｏｒｉｔｈｍｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｋｉｎｄｏｆｒｏｂｌｅｍｃａｎｒｏｍｏｔｅｔｈｅｒｏｒｅｓｓｏｆｓｃｉｅｎｃｅｇｐｐｐｇａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｒｅｕｉｒｅｇｙｑｔｈｅ

8、ｃｏｎｔｉｎｕｉｏｄｉｅｒｅｎｔｉａｂｉｌｉｏｆｏｂｅｃｉｖｅｆｕｎｃｔｏｎｓｉｎｒａｃ？ｔｒｆｆｔｔｉｂｕｔｎｏｔｓａｔｉｆｙｙ，ｊｙｐ＇ｔｉｃｅｉ．．ＴｈｕｓｔｈｅｙｃｏｕｌｄｎｔｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｐｒａｃｔｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｓＳｉｎｃｅｔｈｅ＇巧ｆｔ