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基于混沌优化与人工鱼群算法的混合算法研究_石鸿雁
随着科技的发展和工程问题范围的拓展、实际问题的规模 和复杂度越来越大,传统算法的优化结果往往不够理想,同时算 法理论研究的落后也导致了单一算法性能改进程度的局限性, 为此算法混合的思想已发展成为提高算法优化性能的一个重 要且有效的途径,其出发点就是使各种单一算法相互取长补短, 产生更好的优化效率。因此,混合算法的研究成为优化算法研究 的一个重要的研究方向。目前,混合算法在信号处理、自动控制、 模式识别等领域有着极为广泛的应用。 在对人工鱼群算法(AFSA)和混沌优化算法(COA) 进行深入 研究的基础上, 针对 AFSA 运行速度慢和优化精度较差的缺点 及混沌变量具有随机性、遍历性及规律性的特点,将混沌变量引 入到人工鱼群算法中,给出了一种混合优化算法(SCAFSA)。此 外,由于混合算法的数学理论基础相对薄弱,本文利用概率论中 的有关知识证明了一定条件下混合算法依概率收敛于优化问 题的全局极小点。
随着科技的发展和工程问题范围的拓展、实际问题的规模 和复杂度越来越大,传统算法的优化结果往往不够理想,同时算 法理论研究的落后也导致了单一算法性能改进程度的局限性, 为此算法混合的思想已发展成为提高算法优化性能的一个重 要且有效的途径,其出发点就是使各种单一算法相互取长补短, 产生更好的优化效率。因此,混合算法的研究成为优化算法研究 的一个重要的研究方向。目前,混合算法在信号处理、自动控制、 模式识别等领域有着极为广泛的应用。 在对人工鱼群算法(AFSA)和混沌优化算法(COA) 进行深入 研究的基础上, 针对 AFSA 运行速度慢和优化精度较差的缺点 及混沌变量具有随机性、遍历性及规律性的特点,将混沌变量引 入到人工鱼群算法中,给出了一种混合优化算法(SCAFSA)。此 外,由于混合算法的数学理论基础相对薄弱,本文利用概率论中 的有关知识证明了一定条件下混合算法依概率收敛于优化问 题的全局极小点。
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