【摘 要】
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差分进化算法是一种基于进化思想和种群差异的群智能优化算法,原理简单,控制参数较少,全局收敛速度快。差分进化算法中参数的设置策略及差分进化算法与其他群智能优化算法的结合是差分进化算法的重要研究内容。本文在前人研究工作的基础上,对差分进化算法中自适应调整参数的方法及高维多目标差分进化算法进行了一些研究,其主要内容如下:1.根据差分进化算法的研究历程和研究近况对其基础理论研究和应用研究进行了介绍;对差分
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差分进化算法是一种基于进化思想和种群差异的群智能优化算法,原理简单,控制参数较少,全局收敛速度快。差分进化算法中参数的设置策略及差分进化算法与其他群智能优化算法的结合是差分进化算法的重要研究内容。本文在前人研究工作的基础上,对差分进化算法中自适应调整参数的方法及高维多目标差分进化算法进行了一些研究,其主要内容如下:1.根据差分进化算法的研究历程和研究近况对其基础理论研究和应用研究进行了介绍;对差分进化算法的基本原理、算法流程、主要参数及收敛性分析等进行了阐述。2.为了兼顾全局搜索能力和局部寻优能力,提出了一种基于选择压力的自适应调整参数的差分进化算法,其基本思想是:根据进化代数和个体适应度构造一个参数的自适应调整方法,使得算法在初期具有较强的选择压力,加强算法的局部寻优能力;在后期保持较弱的选择压力,提高算法的全局收敛性。采用标准Benchmark测试函数对算法进行了性能测试,并与标准差分进化算法进行了比较,验证了新算法的有效性。3.高维多目标优化是多目标优化中的难点,而目标约简是高维多目标优化的较为可行、有效的方法。本文提出了一种基于聚类的目标约简高维多目标差分进化算法,其基本思想是:以采用精英选择和排序策略的多目标差分进化算法为基础,根据近似的Pareto最优前沿,对所有目标进行基于相关距离的聚类,然后删除相似的聚类,得到约简的目标集。在优化过程中,周期性地在全目标集和约简目标集中搜索,以兼顾算法的收敛性和运行效率。采用高维DTLZ测试函数对新算法进行了性能测试,并与其它算法进行了比较,结果验证了新算法的收敛性和有效性。4.城市道路交叉口混合交通流信号控制是交通控制中一个比较复杂的多目标优化问题。目前的研究显示,进化算法可以较好地解决此类问题。本文采用基于聚类的目标约简多目标差分进化算法,对混合交通流信号控制问题进行了数值仿真,结果表明:可以获得机动车延误均值、车辆停止均值、通行能力、非机动车延误均值及行人过路等候时间的均衡解,验证了算法的有效性。图[16]表[8]参[60]
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