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jl011
随机
优化
技术研究
- 资源描述：
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【JL011】随机优化技术研究,jl011,随机,优化,技术研究
- 内容简介：
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指 导教师 ： 邢超 论 文 题 目 ： 随 机 优 化技 术研 究 班 级 ： 191003 学 生：汪士 骏 学号 ： 103645 研究概述 研究背景 ： 优化设计 ( 20世纪 60年代初发展起来的一门新学科，它是将优化技术和计算技术应用于设计领域的一种先进设计方法。任何一项工程或一个产品的设计都需要根据设计要求，合理选择设计方案，确定各种参数，以期达到最佳的设计目标，如体积小、质量轻、材料省、等，优化设计正是由于这样的需要而产生并发展起来的。 研究意义 ： 利用这种新的设计方法，人们就可以从众多的设计方案中寻找出最佳的设计方案，从而大大提高设计效率和质量。 研究目标 ： 分析研究随机优化技术，主要是研究蚁群优化算法和粒子群优化算法，并在 论文的结构和主要内容 第一章 概述：主要是对随机优化设计的概述，介绍了优化设计技术的含义原理，应用和特点。 第二章 优化设计问题的数学模型：主要是对优化问题数学模型的简介，包含设计变量、目标函数、约束条件等等。 第三章 优化算法简介：本章主要介绍了优化算法的发展，传统和现代的优化算法，和新兴的优化方法 第四章 蚁群优化算法：本章是在 蚁群优化方法的概述等等。 第五章 粒子群优化算法：本章是在 粒子群优化方法的概述等等。 研究综述 最优化设计方法实质上是利用数学规划方法处理设计问题的一种实用方法。在设计过程中首先要将设计问题转化为数学问题，即建立数学模型。建立数学模型，就是把实际问题按照一定的形式转换成数学表达式。数学模型建立的合适、正确与否，直接影响到优化设计的最终结果 在随机优化的基础上本文主要介绍了蚁群优化算法和粒子群优化算法的相关原理、算法流程等等，同时在 两种方法的演示和模拟过程（包括编程和结果图）。 起源 20世纪 90年代意大利学者 M V 过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出来一种新型的模拟进化算法 蚁群算法 特点 蚁群优化方法易于实现，算法中仅涉及各种基本的数学操作，其数据处理过程对 且，这种方法只需目标函数的输出值，而无需其梯度信息。已完成的群智能理论和应用方法研究证明群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法 蚁群优化算法 研究框架 蚁群优化算法流程 蚁群优化算法 m=31;%蚁 群中 蚂蚁 的 数 量， 当 数 本算法可以在最少的迭代次 数内 找到最 优 解 C=1304 2312;3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;3238 1229;4196 1004; 4312 790;4386 570;3007 1970;2562 1756;2788 1491;2381 1676;1332 695;3715 1678; 3918 2179;4061 2370;3780 2212;3676 2578;4029 2838;4263 2931;3429 1908;3507 2367; 3394 2643;3439 3201;2935 3240;3140 3550;2545 2357;2778 2826;2370 2975;%城市的坐 标 矩 阵 第一幅图是软件中的输出参数，第二幅图是最短路径的输出结果图 粒子群优化算法 起源 1995 年，美国社会心理学家 电气工程师 基本思想是受对鸟类群体行为进行建模与仿真的研究结果的启发。他们的模型和仿真算法主要对 模型进行了修正，以使粒子飞向解空间并在最好解处降落。 特点 粒子群算法具有以下主要优点：易于描述、设置参数少、容易实现、收敛速度快，粒子群算法很容易实现，计算代价低且占用计算机硬件资源少。粒子群算法已被证明能很好地解决许多全局优化问题。 研究框架 粒子群优化算法流程 粒子群优化算法 以 函 数 y=1*x)*x)为例，寻找函数 在0,4最大 值 。 下图分别为函数初始图像和最后的结果（ 30次迭代） 最后，点都集中在最大值的地方。 大学本科的学习生活即将结束。在此，我要感谢所有教导
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