粒子群优化算法的改进与其在管道保温优化设计中的应用

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1、第一章绪论计算问题的大量出现和遗传算法本身的优点，国内外有许多学者对遗传算法进行研究，掀起了遗传算法研究的热潮。20世纪60年代Holland教授提出了遗传算法的基本定理——模式定理(SchemaTheorem)，奠定了遗传算法的理论基础。20世纪70年代Holland教授又提出了基于遗传算法的机器学习的新概念，并实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统一分类器系统(ClassifierSystems)，为分类器系统构造出了一个完整的框架t2]。1967年，Holland教授的学生Bagley在其

2、博士论文中首次提出了“遗传算法”一词【3】，他发展了复制、杂交、变异、显性、倒位等遗传算子，在编码上使用了双倍体的编码方法。同时他还指出，在遗传算法执行的不同阶段使用不同的选择概率有利于防止遗传算法的早熟现象，从而创立了白适应遗传算法。1975年，DeJong在其博士论文中结合模式定理进行了大量的纯数值函数优化计算试验，建立了遗传算法的工作框架，得到了一些重要且具有指导意义的结论i4J，同时，他还建立了著名的DeJong五函数测试平台，定义了遗传算法性能的在线指标和离线指标。1992年，Koza

3、将遗传算法应用于计算机程序的优化设计及自动生成，提出了遗传编程(GeneticProgramming)的概念p】。90年代，JohnR．Koza出版了专著《遗传编程》，提出了遗传编程的概念，并成功地把遗传编程的方法应用于人工智能、机器学习、符号处理等领域，从而进一步发展了遗传算法。我国有关遗传算法的研究起步较晚，但从20世纪90年代以来一直处于不断上升的时期，特别是近年来，对遗传算法的研究也取得了令人瞩目的成果i6'7j。1．1．2蚁群算法20世纪90年代初，意大利学者Dorigo和Maniez

4、—ZO等人受自然界中真实蚁群的觅食行为启发提出了一种新型的智能算法，称之为蚁群系统【8J。该算法利用了蚁群搜索食物的过程与著名的旅行商问题(TSP)之间的相似性，通过模拟蚂蚁搜索食物的过程来求解TSP问题。随后，蚁群算法被用来求解Job—shop调度问题一】、指派问题I101等经典优化问题，得到了较好的效果。由于基本蚁群算法进化收敛速度慢，且易陷入局部最优或者出现停滞现象等缺陷，学者们对蚁群算法进行了深入的研究，并提出了相应的改进方案。1996年Gambardella和Dorigo提出了自适应蚁

5、群算法IllJ该算法采用伪随机选择机制对蚁群算法的蚂蚁选择策略进行了改进，即将确定性选择和随机选择策略有机结合在一起。随后，Stutzle等人提出了最大最小算法【l”，该算法对信息素更新机制进行了限制，只增加最佳路径的信息素浓度，并将各路径的信息素浓度限制在一定范围内，从而更好地利用历史信息加快收敛速度，避免早熟现象。1998年ACO的第一届学术会义(ANT’98)召开，更引起了研究者的广泛关注，各种改进方案不断涌现，值得一提的是，Bilchev和Parmee提出了求解连续空问优化问题的蚁群算法

6、模型["J，从而拓宽了蚁群算法应用的范围。目前，我国的学者也对这一算法进行了大量的研究，并取得了一系列的成果。如文献[14】受到遗传算法中变异算子作用的启发，提出一种具有变异特征的蚁群算法；文献【15】针对当问题的维数较大时，蚁群算法所存在的缺点及TSP的相邻路径的特点，提出一种小窗口蚁群算法，均取得了很好的效果；2004年，李士勇等在国内编写了第一部有关蚁群算法的专著，系统地阐述了蚁群算法的原理及其在优化问题中的应用。夫寰嚣油学襞藏±霹窕竞辩密论文1．1．3粒子群优化算法粒子瓣谯蘧篓法l‘6t

7、(ParticleSwarmOptimization)霆鸯美鬻懿Kennedy秘Eberhart受鸟器觅食行为豹襄袋，予1995年捺麓静。由予粒子群算法橛念筒单，弱予实现，在近十年内，得到了很大的发展，目前已被“国际演化计算公议”(CEC)划为讨论专题之一。假由于粒子群优化算法建立在对社会横烈仿真的基石出，}：，因而程方法提出裙麓著没鸯严辏懿数学綦襟，蓬蔷Clerc裙VandenBe．rgh等A舔变戏祟驵H熬公嚣发表，籁予嚣爨健舞法蓊严壤数学基羲垂袭避渗建立。基本粒予群优化算法悬函数优化的有力工

8、具，髓优点是收敛速度快且黼设嚣的参数较少；缺点是易陷入扁郝极小点，搜索精度不黼。据此当前热型的改进算法肖：自适应粒子群臻纯算法、模凝粒子群谯化辫法、杂交被子饕往化黪法、混台粒予嚣谯{艺簿洼、离敬羧子霉爨稼露法等等；Shi鞠Eberhart通过研究惯性因子w对优诧性然的影响，发现较大的w憾商利于跳出局部极小点，较小的w值有利于算法的收敛，故此提出了自逡麻和模糊糙予群优化艇法118】。融遄应粒子群优化算法通过戏性的减小W髓来动态鲍溻爨参数w，聪模糖粒予群爨鼗翼法鬻奁筵基戳圭蘸鬟鬟稻瓣爨凄悫诿藏w蹙鼙