【摘 要】
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智能优化算法及其应用的研究近年来受到人们的广泛注意,并在实际中得到很好的应用。本文对差分进化算法、和声搜索算法、蚁群算法以及它们的应用进行了研究,主要工作如下。(1
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智能优化算法及其应用的研究近年来受到人们的广泛注意,并在实际中得到很好的应用。本文对差分进化算法、和声搜索算法、蚁群算法以及它们的应用进行了研究,主要工作如下。(1)针对基本差分进化算法的不足,提出了一种改进差分进化算法(KDE)。该算法利用个体差异信息对种群进行分类,将不同种群根据其适度值取值范围进行有区别的变异,根据种群的适度值自适应地调整交叉率和变异率,在保证种群个体的多样性同时,由局部搜索过渡到全局搜索,避免过早陷入局部最优值。(2)提出了一种改进的快速非支配排序遗传算法。该算法基于pareto最优理论,利用支配的概念对解进行评价和选择,获取相互均衡的非支配解集。建立了一种新的电站接地网优化设计模型,并采用带有精英策略的快速非支配排序遗传算法对接地网设计模型进行优化。(3)针对现有改进和声搜索算法的不足,提出了一种自适应和声粒子群搜索算法(FAHS)。该算法首先用粒子群算法对和声记忆库内每个变量寻优,然后利用自适应参数PAR和bw进行调节,提高对多维优化问题的搜索效率。将本文算法应用于0-1背包问题,并与HS算法和IHS算法进行比较。仿真结果表明：FAHS算法比IHS算法和HS算法更为有效。(4)提出了一种基于模糊专家信息的多属性决策方法。首先基于专家信息对各个属性进行模糊排序,然后利用投影寻踪模型进行客观赋权和优化决策。该方法既能兼顾专家们对属性的偏好,又可以体现赋权的客观性,使得决策结果更加合理、可靠。同时提出了一种自适应聚类差分进化算法(ACDE),实验结果表明该算法显著提高了寻优效果及跳出局部极小值的能力。(5)提出一种具有返回的改进蚁群算法,解决了蚁群算法中蚂蚁陷入“死胡同”的问题,提高了算法的收敛速度。研究了汽车导航问题,在常用算法的基础上,提出了基于动态有限区域搜索的策略；并利用A*算法和改进蚁群算法先后进行两次路径优化,提高了搜索效率和精度。实例仿真结果验证了本文方法的有效性。
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