求解全局优化问题的进化算法集成研究

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1、万方数据中图分类号UDCTPl83620硕士学位论文学校代码!Q533求解全局优化问题的进化算法集成研究‘’11researchon)lutionaryalgorithmensembkforlhereseCrl0nevolmnar7ensehiestorglobalnumericaloptimizationproblems作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：昌fJ指导教师：牛勇永控制科学与工程进化计算信息科学与工程学院蔡自兴王勇⋯⋯她㈡一拂一中南大学二O一四年五月万方数据学位论文原创性声明101lUllHIIIIHIIIIIIIIIIlY2686721本人郑重声明，所呈

2、交的学位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，除了论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，也不包含为获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。作者签名：学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、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学位论文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索

3、，可以采用复印、缩印或其它手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。日万方数据求解全局优化问题的进化算法集成研究摘要：在科学研究和工程应用领域，往往会遇到各种各样的问题，而诸多问题均可归结为优化问题。进化算法是一类广泛应用于求解优化问题的随机搜索方法，其在复杂问题求解和实际问题应用方面均具有独特的优越性。但是，根据“没有免费的午餐"定理可知，不存在一种能够有效地求解所有类型优化问题的算法。鉴于此，国内外学者开始尝试将多种进化算法进行集成，以获取普适性更高的多方法搜索算法。因此对该问题的研究具有重要的理论意义和实际价值。不同进化算法在搜索机制上存在显著差异，因此不同算法之间存在天

4、然的异质性，从而导致不同算法拥有不同的性能。本文通过对CoDE和CMA．ES两种算法异质性的分析，设计了一种新的集成进化算法：基于CoDE和CMA．ES的集成进化算法，简称为EBCC。EBCC算法是一种多方法搜索算法，它通过将CoDE和CMA—ES两种较为优秀的算法集成而获得。CoDE和CMA—ES称为EBCC的子算法，在EBCC中，这两种子算法通过种群的信息交互相互学习和促进，EBCC针对这两种子算法的不同特点，设计了不同的交互方式。为了更合理地利用子算法种群进化过程中的信息，EBCC对历史种群优秀个体进行了存档，并通过多样性保持策略来防止存档种群中的个体过于单一，这也有效地避免了EBC

5、C的早熟收敛。同时EBCC可以动态识别子算法在种群进化的不同阶段搜索性能的优劣，然后根据其优劣性为子算法分配不同的适应度函数评价次数，从而使得EBCC可以更加有效的利用有限的搜索资源。本文采用CEC．2005中提出的25个标准测试函数对当前流行算法与EBCC的性能进行测试，这些算法包括JADE、CLPSO和GL．25。通过对实验结果的比较和分析，可以看出EBCC算法是一种更具有普适性的优秀算法。同时本文采用该测试函数集对EBCC与其子算法CoDE和CMA—ES的性能进行测试，试验结果表明EBCC不仅明显优于其子算法CoDE和CMA．ES，而且充分发挥了两种子算法的优势。图11幅，表4个，参

6、考文献55篇关键词：全局优化，集成进化算法，差异进化算法，进化策略，CoDE，CMA—ES分类号：TPl83万方数据TheresearchonevolutionaryalgorithmensemblesforglobalnUmerlCalOOtlmlzat]on13ro13IemS●l·●●·■l●Abstract：Inthefieldofscientificresearchandengineeringapplication，avarietyofproblemsshouldbedone，andmostofthemcanbeattributedtotheoptimizationproblem

7、s．Evolutionaryalgorithms，whicharewidelyusedtosolveoptimizationproblems，areaclassofrandomsearchmethods，andshowmanyexcellentpropertiesinthesolvingtopracticalproblemsandcomplexproblems．However,accordingtothe¨nofreel