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一类非数值优化问题的思维进化计算方法研究

专 业: 计算机应用技术
关键词: 非数值优化问题 思维进化计算 趋同 异化 信息矩阵
分类号: TP301
形 态: 共 61 页 约 39,955 个字 约 1.911 M内容
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内容摘要


思维进化计算是模拟人类思维过程提出的一种很有潜力的新型演化算法。

思维进化计算已成功应用于求解数值优化问题,对于ISP、常微分方程组建模和Job-shop调度问题等非数值优化问题也做了一定的研究,但目前思维进化计算尚未有关于非数值优化问题的通用算法框架。

该文针对解空间为有限空间的非数值优化问题,提出了求解这些问题的思维进化计算通用算法框架。

首先针对这些非数值优化问题的特点,抽象出它们的通用编码。

然后引入特征、信息矩阵的概念,提出了通用信息抽取和个体学习策略,从而实现了思维进化的趋同和异化操作,给出了通用的思维进化计算框架,并运用组合原理和马尔可夫链理论证明了该算法框架的全局收敛性。

最后通过应用该算法框架求解顶点着色问题、Job-shop调度问题验证了该算法框架的可行性、有效性。

该算法框架具有较强的通用性,适合于ISP、顶点着色问题、Job-shop调度问题、神经网络结构优化问题、系统建模等一大类非数值优化问题。

实际应用中将具体非数值优化问题合理转化,设计编码与解码策略,定义核问题的特征和信息矩阵等概念,就可以直接应用该框架。

该文研究为求解复杂的非数值优化问题提供了一种新的有效途径……

全文目录


1 绪论
1.1 思维进化计算的研究背景与现状
1.2 非数值优化问题的思维进化计算通用框架研究
1.2.1 研究背景与意义
1.2.2 需要解决的问题
1.3 本文所做的主要工作
1.3.1 一类非数值优化问题的思维进化计算通用框架研究
1.3.2 应用思维进化计算通用框架求解顶点着色问题
1.3.3 应用思维进化计算通用框架求解Job-Shop调度问题
2 思维进化计算简介
2.1 思维进化计算的系统结构
2.1.1 个体、子群体和群体
2.1.2 公告板
2.1.3 特征提取系统
2.2 趋同和异化
2.2.1 趋同
2.2.2 生命期
2.2.3 异化
2.3 思维进化计算的实现步骤
2.4 思维进化计算的特点
2.5 几种高效的趋同策略
2.5.1 线-空间交替趋同策略
2.5.2 拟合趋同策略
2.5.3 基于模式的趋同策略
2.5.4 自适应趋同策略
2.5.5 基于预测的趋同策略
2.6 几种高效的异化策略
2.6.1 避免同峰异化策略
2.6.2 峰半径异化策略
2.6.3 基于优胜群体最大模式的异化策略
2.6.4 单纯形异化策略
2.6.5 启发式异化策略
2.6.6 区域收缩异化策略
2.6.7 群体竞争异化策略
2.7 应用领域
3 一类非数值优化问题的思维进化计算通用框架
3.1 通用编码
3.2 有关定义
3.3 通用的趋同和异化操作
3.3.1 通用的趋同操作
3.3.2 通用的异化操作
3.4 全局收敛性证明
3.5 算法机制与性能分析
3.6 小结
4 应用思维进化计算求解顶点着色问题
4.1 问题描述
4.2 顶点着色问题的编码与解码
4.2.1 个体编码
4.2.2 解码规则
4.3 顶点着色问题的特征、信息矩阵
4.4 顶点着色问题的趋同操作
4.5 顶点着色问题的异化操作
4.6 仿真实例
4.7 小结
5 应用思维进化计算求解Job-Shop调度问题
5.1 问题描述
5.2 编码与解码
5.2.1 个体编码
5.2.2 解码规则
5.3 编号、特征、信息矩阵
5.3.1 编号
5.3.2 特征
5.3.3 信息矩阵
5.4 Job-Shop调度问题的趋同操作
5.5 Job-Shop调度问题的异化操作
5.6 仿真实例
5.7 小结
结论
参考文献

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中图分类: > TP301 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法

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