改进的粒子群计算智能算法及其多目标优化的应用研究

摘要

优化技术是一种以数学为基础,用于求解各种实际问题的应用技术.随着现代科学的发展,各学科之间的相互渗透,新的交叉学科不断形成,新的思维方式、新的计算方法,特别是计算机科学与技术的迅速发展为优化技术的研究与发展注入了活力,也为其提供了更广阔的研究空间.人们认识与改造世界的能力日益扩大,对科学技术也提出了更新、更高的要求,其中对高效的优化技术和计算方法的要求日益迫切.同时,对于实际系统,例如工程领域,特别是人工智能与控制领域,不断涌现出多目标、非线性、不可微甚至混杂的系统,经典优化方法不能有效求解的优化问题,必须采用计算智能技术.

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第一章绪论

1.1引言

1.2计算智能的研究综述

1.3多目标优化研究综述

1.3.1基于单目标的多目标求解方法

1.3.2基于进化计算的多目标求解方法

1.4混合整数规划研究综述

1.5不确定系统研究综述

1.6论文概要

第二章粒子群优化算法

2.1引言

2.2基本PSO算法

2.3 PSO算法的发展

2.3.1 PSO基本模型的改进型

2.3.2杂交PSO(HPSO)模型

2.3.3离散二进制模型

2.3.4收敛因子模型

2.3.5混沌粒子群优化模型

2.3.6免疫粒子群优化模型

2.3.7跟踪并优化动态模型

2.3.8带有邻域操作的PSO模型

2.4 PSO与遗传算法的比较

2.5改进的收敛杂交PSO模型

2.6仿真比较

2.7 PSO的应用

2.8进一步的研究

第三章基于粒子群优化算法的带约束的多目标优化

3.1引言

3.2带约束优化的适应度函数的设计

3.3带约束的多目标MHPSO方法

3.3.1算法提出

3.3.2算法分析

3.3.3算法流程

3.4实例和仿真

3.5结束语

第四章一种基于GAMS的多目标混合整数规划的方法

4.1引言

4.2多目标混合整数规划

4.3 GAMS系统介绍

4.4最小偏差法

4.5实例

4.6结束语

第五章区间数不确定系统

5.1引言

5.2参数不确定系统的优化命题的提出

5.3区间数的定义及基本运算

5.4区间数排序方法介绍

5.5举例分析

5.6区间数的序

5.7区间规划的多目标转化

5.8结束语

第六章总结与展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文

攻读硕士期间参加的项目