幾個(gè)智能算法的研究.pdf

1、近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)以及生物智能技術(shù)的快速發(fā)展,包括人工螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法、遺傳算法、蟻群算法、模擬退火法、群搜索算法等生物智能算法被越來(lái)越多的人所重視.這些算法具有簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)、魯棒性強(qiáng)、易于和其它算法融合等優(yōu)點(diǎn),在解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題方面表現(xiàn)出優(yōu)異的性能.在生產(chǎn)、生活中很多問(wèn)題可歸結(jié)為目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,因此,智能算法研究是一個(gè)具有重要理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的課題.本論文的主要工作如下:
　　論文第二章主要介紹了 Matlab軟件的發(fā)展及

2、其應(yīng)用.利用 Matlab軟件具有較高的運(yùn)算精度,及其在處理數(shù)值和符號(hào)計(jì)算等方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)來(lái)處理經(jīng)濟(jì)上的數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題.對(duì)滬深(HS300)股票在某段時(shí)間內(nèi)的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并得出交易總盈利、總交易次數(shù)、盈利次數(shù)、勝率等相關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)果.結(jié)果顯示,利用 Matlab軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析具有編程簡(jiǎn)單、處理速度快、結(jié)果準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn).
　　第三章主要討論了螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法(GSO)和群搜索算法(GS).我們借鑒群搜索算法的研究,將“游蕩者”的方法

3、引入到螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法中,提出一個(gè)改進(jìn)的螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法.該方法以人工螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法為主,輔以群搜索算法中的“游蕩者”方法,使得改進(jìn)后的螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法可以盡量避免陷入局部極值.數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)后的算法,在收斂速度、避免陷入局部極值方面,都有了很大的提高.
　　在第四章中,我們對(duì)遺傳算法在交通控制中的應(yīng)用進(jìn)行研究.利用遺傳算法的群體搜索策略和群體個(gè)體之間的信息交換、搜索不依賴(lài)于梯度信息等特性,將遺傳算法應(yīng)用于八通、四車(chē)道且及行