若干现代最优化技术的应用比较研究

发布时间：2020-11-02 23:04

　　 最优化在实际应用中的作用越来越重要,而现代最优化算法作为优化手段和方法在优化过程中是相当的重要的。相对传统的优化算法,现代优化算法的优点显而易见。本文对遗传算法、鱼群算法、群体复合形算法、模拟退火算法和粒子群算法五种算法进行详细论述,并用这五种算法对四个典型的函数和工程实例模型进行了优化,优化结果用图形和表格来表示,总结和分析结果,通过结果来评价算法优劣。然后取其中较优的算法进行改进和结合,同样对锅炉燃烧模型进行优化,并将结果和单个算法优化的结果进行比较。论文在最后进行总结并提出展望。
【学位单位】：华北电力大学（北京）
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2008
【中图分类】：N945.15
【部分图文】：

因此在搜索理想最小值的时候，当优化到平底锅的底部时，由于比较平缓，再向四周寻找函数值更小的解时，就比较考验算法在平缓的坡度找更优值的能力。图(4-7) Six HumpCamel Back函数的三维立体图(2)各方法优化得到的图形和结果①人工鱼群算法优化的图像和结果鱼群算法对函数2的优化结果显示-16-14-12-10-8-6-4-201 237 473 709 945 1181 1417 1653 1889 2125迭代次数函数值系列1
【引证文献】

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1 王丽蓉;;基于群体复合形算法的电站锅炉燃烧的优化[J];电脑知识与技术;2011年28期

相关硕士学位论文 前2条

1 李谦;现代优化算法在金融时间序列参数估计中的应用[D];暨南大学;2011年

2 袁志刚;基于联合智能算法和MP的信号稀疏分解[D];西南交通大学;2009年

本文编号：2867710