和声搜索算法的研究及其应用.pdf

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导师签名:』芝—签字日期:抛酢辍荨廴学位论文作者签名:跌领签字日期:Α海铡鄱两年∥学位论文作者签名:】良’日每痪学位论文版权使用授权书独创性声明悴紸≯≯目期:。徊本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、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论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后:一年口一年半口半年口日一
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摘要和声搜索算法的研究及其应用随着计算机科学技术的发展,许多模拟自然现象的智能优化算法逐渐取代传统的数值优化方法,成为解决复杂实际优化问题的主要方法。对于传统数值优化算法的计算缺点,如求解复杂的导数或梯度、对初始值的敏感,智能优化算法能够很好地克服并且能够快速地寻找出较好的解。和声搜索算法是新近提出的一种全局智能优化算法。本文对和声搜索算法进行了总结、分析、改进和应用研究。首次系统全面的总结了最近几年和声搜索算法的研究现状。从算法的优化性能改进研究和算法的应用研究这两个大方向对和声搜索算法进行了综述。算法的优化性能改进研究分析了算法参数的设置、创新算子的设计以及与其它智能算法的融合。算法的应用研究集中于具有代表性应用领域包括工程优化问题、电力系统经济调度问题、信息网络优化和神经网络训练、多目标优化和离散优化应用以及其它应用领域。提出了一种学习型和声搜索算法盟惴ㄗ允视ι柚貌问鼿约岸态调节拚薍惴ǘ圆问舾械牟蛔悖蝗诤喜罘盅安僮鳎黾又秩旱多样性,增强算法的全局搜索能力。通过大量的数值测试实验,结果表明,算法比基本算法以及两种改进的算法要好。惴ù诱迳咸岣吡撕蜕搜索算法的寻优精度。另外,∪×,通过仿真测试,结果表明惴ㄋ〉玫慕峁优于其它算法。:智能优化算法;和声搜索算法;学习型和声搜索算法;优化潜力;背包问题东北大学硕士学位论文摘要一—
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录目摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第滦髀邸独创性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.和声搜索算法产生的类比思想⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.和声搜索算法的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..和声搜索算法性能改进研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.蜕阉魉惴ㄓτ醚芯俊本文的研究思路及内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基本和声算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯几种改进和声搜索算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯惴ā虸惴ā算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯菊滦〗帷引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一种学习型和声搜索算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯学习型和声搜索算法的参数分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯学习型和声搜索算法的成功率分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯东北大学硕士学位论文甀目录一.
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第陆崧塾胝雇致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一攻读学位期间发表的论著及获奖情况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..嘲侍狻背包问题的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.学习型和声搜索算法求解背包问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.笛樽急浮.∥—⒌鞑匠ざ运惴ㄐ阅艿挠跋臁本