基于演化计算多峰函数的研究

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1、独创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：_印址日期：立盟生卫韭学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位

2、论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务o(保密的论文在解密后应遵守此规定)研究生(签名)：伟痞守导师(签名)：灿日期：Ⅵ／D．II,皙武汉理工大硕士学位论文摘要多峰函数(multimodalfunction)，即含有多个局部最优解或全局最优解的函数。在数学、建筑、工程、机械等众多实际领域都需要将所研究的问题转化为多峰函数问题进行求解，如神经网络的结构优化以及权值优化问题，复杂系统参数及

3、结构辨识问题等。这些现实问题的求解也就转化成了多峰函数全局优化问题的求解。对于多峰函数，寻求全部最优解的研究已经成为热点，并已经取得了很多不同方向的成果。针对多峰函数的特点，利用演化计算的可并行性、高效性以及原理的简洁性进行研究是本文的主要思路。以下为主要的研究工作：(1)针对多峰函数问题求解的多种方法，从传统方法和演化计算两个方面对其进行了研究以及现状分析。(2)对演化计算的发展、种类及其各自的特点以及应用领域做了分析研究。(3)·在已有的多种优化方法的基础上，提出了一种针对多峰函数的多层次、全方位的演化计算方法(GSGL算法)。G

4、SGL算法根据共享型遗传算法模型原理引入性能、地域离散度概念对初始种群进行预处理，保证种群初始解的多样性从而避免种群的早熟。(4)算法采用模糊聚类的方法将种群分块，每个小块被看作是一个小的种群，接着在小块内部实行迭代，并在此过程中引入最优解档案以及入档案的判定条件，使得能找到的所有的最优解以数组形式作为结果输出。GSGL算法将遗传共享、全局搜索和局部搜索等能力集中于一体，在求解多峰函数上有较好的效果。(5)将GSGL算法应用于几个典型的多峰函数问题求解中，对实验结果进行了分析总结并对今后的研究工作做出了展望。关键词：多峰函数，演化计算

5、，模糊聚类，遗传算法，种群多样性武汉理工大硕士学位论文AbstractMultimodalfunctioniscontainingmorethanonelocaloptimalsolutionsandglobaloptimalsolutions．Therearemanyresearchquestionsneedtobetransformedintomulti·modalfunctionproblemsinmathematics，architecture，englneering,mechanicalandotherpracticalar

6、eas．Suchasneuralnetworkstructureandweightsoptimization，complexsystemparametersandstructureidentificationproblemsetc．solvingtheserealitiesnatureoftheproblemandthesolutionwillbeturnedintoamultimodalfunctionglobaloptimizationproblems．Whichhasbecomeahotspotandismadealotofdi

7、fferentdirectionsresults．Thispaperfocusontheparallelism，efficiencyandsimplicityoftheevolutionarycomputationforsolvingthesequestions，themainresearchtasksasfollows：(1)Researchavarietyofmethodsformulti-modalfunctionfromtraditionalmethodsandevolutionarycomputationandmakeast

8、atusanalysisaboutit．‘(2)Makeresearchandanalysisonthedevelopment,typeandrespectivecharacteristicsofevolutionary