發(fā)布時(shí)間：2020-11-02 23:04

　　 最優(yōu)化在實(shí)際應(yīng)用中的作用越來(lái)越重要,而現(xiàn)代最優(yōu)化算法作為優(yōu)化手段和方法在優(yōu)化過(guò)程中是相當(dāng)?shù)闹匾�的。相�?duì)傳統(tǒng)的優(yōu)化算法,現(xiàn)代優(yōu)化算法的優(yōu)點(diǎn)顯而易見(jiàn)。本文對(duì)遺傳算法、魚(yú)群算法、群體復(fù)合形算法、模擬退火算法和粒子群算法五種算法進(jìn)行詳細(xì)論述,并用這五種算法對(duì)四個(gè)典型的函數(shù)和工程實(shí)例模型進(jìn)行了優(yōu)化,優(yōu)化結(jié)果用圖形和表格來(lái)表示,總結(jié)和分析結(jié)果,通過(guò)結(jié)果來(lái)評(píng)價(jià)算法優(yōu)劣。然后取其中較優(yōu)的算法進(jìn)行改進(jìn)和結(jié)合,同樣對(duì)鍋爐燃燒模型進(jìn)行優(yōu)化,并將結(jié)果和單個(gè)算法優(yōu)化的結(jié)果進(jìn)行比較。論文在最后進(jìn)行總結(jié)并提出展望。
【學(xué)位單位】：華北電力大學(xué)（北京）
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2008
【中圖分類】：N945.15
【部分圖文】：

因此在搜索理想最小值的時(shí)候，當(dāng)優(yōu)化到平底鍋的底部時(shí)，由于比較平緩，再向四周尋找函數(shù)值更小的解時(shí)，就比較考驗(yàn)算法在平緩的坡度找更優(yōu)值的能力。圖(4-7) Six HumpCamel Back函數(shù)的三維立體圖(2)各方法優(yōu)化得到的圖形和結(jié)果①人工魚(yú)群算法優(yōu)化的圖像和結(jié)果魚(yú)群算法對(duì)函數(shù)2的優(yōu)化結(jié)果顯示-16-14-12-10-8-6-4-201 237 473 709 945 1181 1417 1653 1889 2125迭代次數(shù)函數(shù)值系列1
【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 王麗蓉;;基于群體復(fù)合形算法的電站鍋爐燃燒的優(yōu)化[J];電腦知識(shí)與技術(shù);2011年28期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 李謙;現(xiàn)代優(yōu)化算法在金融時(shí)間序列參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用[D];暨南大學(xué);2011年

2 袁志剛;基于聯(lián)合智能算法和MP的信號(hào)稀疏分解[D];西南交通大學(xué);2009年

本文編號(hào)：2867710