改进的粒子群优化算法(APSO和DPSO)研究【精品文档】(完整版)
粒子群优化算法及其相关研究综述【精品文档】(完整版)
粒子群优化算法及其相关研究综述摘要：粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。
它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。
本文围绕粒子群优化算法的原理、特点、改进与应用等方面进行全面综述，侧重于粒子群的改进算法，简短介绍了粒子群算法在典型理论问题中的应用，最后对其未来的研究提出了一些建议及研究方向的展望。
关键词：粒子群优化；PSO；群智能优化；智能算法Abstract: Particle swarm optimization is a new swarm intelligence-based heuristic global search algorithm, through competition and collaboration between the particles in order to achieve the advantages of looking at complex global search space. It has easy to understand, easy to implement, strong global search ability and other characteristics, much attention in the field of science and engineering, has become one of the fastest growing intelligent optimization algorithms. This paper focuses on aspects of the principle of particle swarm optimization, characteristics, improvement and application of a comprehensive review, focusing on improved PSO algorithm, a brief description of the particle swarm algorithm in a typical problem in the theory, and finally presented its future research Looking for some advice and research directions.Key Words: Particle Swarm optimization; PSO; Swarm intelligence optimization；Intelligent algorithm1 引言粒子群算法（Particle Swarm optimization，PSO）的基本概念源于对于鸟群捕食行为的简化社会模型的模拟，由Kenndy和Eberhart等人提出[1-2]，1995年IEEE国际神经网络学术会议发表了题为“Particle Swarm Optimization”的论文，标志着PSO算法诞生。
改进的粒子群优化算法
改进的粒子群优化算法背景介绍：一、改进策略之多目标优化传统粒子群优化算法主要应用于单目标优化问题，而在现实世界中，很多问题往往涉及到多个冲突的目标。
为了解决多目标优化问题，研究者们提出了多目标粒子群优化算法 (Multi-Objective Particle Swarm Optimization，简称MOPSO)。
MOPSO通过引入非劣解集合来存储多个个体的最优解，并利用粒子速度更新策略进行优化。
同时还可以利用进化算法中的支配关系和拥挤度等概念来评估和选择个体，从而实现多目标优化。
二、改进策略之自适应权重传统粒子群优化算法中，个体和全局最优解对于粒子速度更新的权重是固定的。
然而，在问题的不同阶段，个体和全局最优解的重要程度可能会发生变化。
为了提高算法的性能，研究者们提出了自适应权重粒子群优化算法 (Adaptive Weight Particle Swarm Optimization，简称AWPSO)。
AWPSO通过学习因子和自适应因子来调整个体和全局最优解的权重，以实现针对问题不同阶段的自适应调整。
通过自适应权重，能够更好地平衡全局和局部能力，提高算法收敛速度。
三、改进策略之混合算法为了提高算法的收敛速度和性能，研究者们提出了将粒子群优化算法与其他优化算法进行混合的方法。
常见的混合算法有粒子群优化算法与遗传算法、模拟退火算法等的组合。
混合算法的思想是通过不同算法的优势互补，形成一种新的优化策略。
例如，将粒子群优化算法的全局能力与遗传算法的局部能力结合，能够更好地解决高维复杂问题。
四、改进策略之应用领域改进的粒子群优化算法在各个领域都有广泛的应用。
例如，在工程领域中，可以应用于电力系统优化、网络规划、图像处理等问题的求解。
在经济领域中，可以应用于股票预测、组合优化等问题的求解。
在机器学习领域中，可以应用于特征选择、模型参数优化等问题的求解。
总结：改进的粒子群优化算法通过引入多目标优化、自适应权重、混合算法以及在各个领域的应用等策略，提高了传统粒子群优化算法的性能和收敛速度。
改进的粒子群算法
改进的粒子群算法粒子群算法(PSO)是一种优化算法，通过模拟鸟群觅食的行为寻找最优解。
传统的PSO 算法存在着易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题，为了解决这些问题，研究人员不断对PSO算法进行改进。
本文将介绍几种改进的PSO算法。
1.变异粒子群算法(MPSO)传统的PSO算法只考虑粒子的速度和位置，而MPSO算法在此基础上增加了变异操作，使得算法更具有全局搜索能力。
MPSO算法中，每一次迭代时，一部分粒子会发生变异，变异的粒子会向当前最优解和随机位置进行搜索。
2.改进型自适应粒子群算法(IAPSO)IAPSO算法采用了逐步缩小的惯性权重和动态变化的学习因子，可以加速算法的收敛速度。
另外，IAPSO算法还引入了多角度策略，加强了算法的搜索能力。
3.带有惩罚项的粒子群算法(IPSO)IPSO算法在传统的PSO算法中加入了惩罚项，使得算法可以更好地处理约束优化问题。
在更新粒子的位置时，IPSO算法会检测当前位置是否违背了约束条件，如果违背了，则对该粒子进行惩罚处理，使得算法能够快速收敛到满足约束条件的最优解。
4.细粒度粒子群算法(GPSO)GPSO算法并不像其他改进的PSO算法那样在算法运行流程中引入新的因素，而是仅仅在初始化时对算法进行改进。
GPSO算法将一部分粒子划分为近似最优的种子粒子，其他粒子从相近的种子粒子出发，从而加速算法的收敛速度。
5.基于熵权的粒子群算法(EPSO)EPSO算法在传统的PSO算法中引入了熵权理论，并在更新速度和位置时利用熵权确定权重系数，达到了优化多目标问题的目的。
EPSO算法的权重系数的确定基于熵权理论，具有客观性和系统性。
此外，EPSO算法还增加了距离度量操作，用于处理问题中的约束条件。
综上所述，改进的PSO算法不仅有助于解决算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题，更可以应用到具体的优化实际问题中。
因此，选择合适的改进的PSO算法，对于实际问题的解决具有重要的现实意义。
改进的粒子群优化算法及应用研究的开题报告
改进的粒子群优化算法及应用研究的开题报告一、研究背景及意义随着计算机技术的不断发展和进步，优化算法已成为解决实际问题的重要手段。
其中，粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）以其优秀的全局搜索能力和良好的优化性能，在多学科领域得到了广泛应用，如机器学习、模式识别、信号处理、控制理论、图像处理等。
但是，传统的PSO算法存在着局限性，慢收敛、易陷入局部最优等问题，导致其在复杂优化问题上的应用受到限制。
因此，如何改进粒子群优化算法，使其更加高效、稳定，成为当前研究的热点和难点之一。
二、研究内容及方法本研究将针对传统PSO算法的问题，提出创新性的改进措施，以提高其全局搜索能力和优化性能。
具体而言，研究内容将包括：1、基于混沌理论的PSO算法改进：混沌理论是近年来兴起的一种新兴的数学分支，其独特的混沌特性被广泛应用于优化算法的设计与优化。
本研究将借鉴混沌理论的思想，结合PSO算法，提出一种基于混沌的PSO算法改进方案，以提高其优化性能。
2、基于改进拓扑结构的PSO算法：拓扑结构是影响PSO算法收敛速度和全局搜索能力的重要因素。
本研究将研究不同拓扑结构对PSO算法性能的影响，提出一种改进的拓扑结构设计方法，以提高PSO算法的全局搜索能力和优化性能。
3、案例研究：通过针对典型的优化问题进行仿真实验，对比传统PSO算法和本研究提出的改进算法的性能差异，验证改进算法的有效性和可行性。
本研究采用文献调研、算法设计、仿真实验等方法开展。
三、研究预期成果本研究旨在提出一种改进的PSO算法，并通过仿真实验验证其有效性和可行性。
其中，主要预期成果包括：1、对传统PSO算法进行改进，提高其全局搜索能力和优化性能；2、提出一种基于混沌的PSO算法改进方案，并设计一种改进的拓扑结构，以提高PSO算法的性能；3、通过典型优化问题的仿真实验，验证本研究提出的算法的有效性和可行性。
粒子群优化算法的改进及应用研究
粒子群优化算法的改进及应用研究粒子群优化算法的改进及应用研究摘要：随着计算机技术的广泛应用，优化算法的研究和应用也越来越受到关注。
粒子群优化算法（PSO）作为一种新兴的优化算法，具有较高的收敛速度和全局搜索能力。
然而，传统的PSO算法在处理复杂问题时容易陷入局部最优解的问题。
本文基于传统PSO算法，提出了一种改进的粒子群优化算法，并将其应用于实际问题中，取得了良好的结果。
一、引言粒子群优化算法（PSO）是一种经典的启发式优化算法，最早由Eberhart和Kennedy于1995年提出。
其基本思想是模拟鸟群中鸟的行为，通过个体和社会信息的交流来寻找最优解。
在过去的几十年里，PSO算法取得了很多成功的应用，并在多个领域取得了良好的效果。
然而，传统的PSO算法存在局部最优解的问题，尤其在高维复杂问题中表现不佳，因此需要对其进行改进。
二、粒子群优化算法的原理和改进思路1. 粒子群优化算法的原理粒子群优化算法的基本原理是通过模拟鸟群中鸟的行为，每个粒子代表一个潜在解，在解空间中搜索最优解。
每个粒子根据历史最优解和邻域最优解进行位置更新，同时考虑个体和群体的信息。
通过迭代更新，粒子逐渐趋近于最优解。
2. 改进思路为了解决传统PSO算法局部最优解问题，本文提出了以下改进思路：（1）引入惯性权重：传统PSO算法的速度更新中只考虑历史最优解和邻域最优解，没有考虑到当前速度的影响。
为了引入速度的信息，本文在速度更新公式中引入了惯性权重。
惯性权重用于调节上一次速度对当前速度的影响程度，可以提高算法的全局搜索能力。
（2）引入自适应参数：传统PSO算法通常需要手动设置参数，对于不同问题，最优参数的选择可能不同。
为了克服这个问题，本文引入了自适应参数机制。
通过遗传算法等方法，自动调整PSO算法的参数，提高算法的鲁棒性和适应性。
三、实验设计与结果分析本文将改进的PSO算法应用于函数优化问题和组合优化问题中，并与传统PSO算法进行对比实验。
改进的粒子群算法
改进的粒子群算法
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为，通过不断地迭代寻找最优解。
然而，传统的粒子群算法存在着一些问题，如易陷入局部最优解、收敛速度慢等。
因此，改进的粒子群算法应运而生。
改进的粒子群算法主要包括以下几个方面的改进：
1. 多目标优化
传统的粒子群算法只能处理单目标优化问题，而现实中的问题往往是多目标优化问题。
因此，改进的粒子群算法引入了多目标优化的思想，通过多个目标函数的优化来得到更优的解。
2. 自适应权重
传统的粒子群算法中，粒子的速度和位置更新是通过权重因子来控制的，而这些权重因子需要手动设置。
改进的粒子群算法引入了自适应权重的思想，通过自适应地调整权重因子来提高算法的性能。
3. 多种邻域拓扑结构
传统的粒子群算法中，邻域拓扑结构只有全局和局部两种，而改进的粒子群算法引入了多种邻域拓扑结构，如环形、星形等，通过不
同的邻域拓扑结构来提高算法的性能。
4. 多种粒子更新策略
传统的粒子群算法中，粒子的速度和位置更新是通过线性加权和非线性加权两种方式来实现的，而改进的粒子群算法引入了多种粒子更新策略，如指数加权、逆向加权等，通过不同的粒子更新策略来提高算法的性能。
改进的粒子群算法在实际应用中已经得到了广泛的应用，如在机器学习、图像处理、信号处理等领域中都有着重要的应用。
未来，随着人工智能技术的不断发展，改进的粒子群算法将会得到更广泛的应用。
改进的粒子群优化算法(APSO和DPSO)研究的开题报告
改进的粒子群优化算法（APSO和DPSO）研究的开题报告一、选题背景与意义随着计算机技术的不断进步，优化算法在工业、经济、科学和技术等领域中的应用越来越广泛。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体行为的全局优化算法，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。
PSO算法以群体的方式来寻找最优解，具有简单易实现、求解速度快、不需要导数信息等优点，在大多数实际问题的求解中都表现出了较好的性能，因而受到了广泛的关注。
传统PSO算法中存在一些问题，如算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等。
为了克服这些问题，许多学者对PSO算法进行了改进，提出了许多变体算法，其中包括自适应粒子群优化算法（Adaptive PSO，APSO）和动态粒子群优化算法（Dynamic PSO，DPSO）。
APSO算法通过根据迭代次数和粒子适应度值等参数自适应调整粒子的速度和位置来增强算法全局搜索能力。
DPSO算法中，每个粒子被分配到不同的环境中，使得粒子能够在更长的时间内探索多样性，从而有效避免陷入局部最优解。
因此，对PSO算法的改进研究对于优化算法的进一步发展和实际应用具有重要的意义。
二、研究内容本课题将对APSO和DPSO算法进行研究，具体工作如下：（1）对PSO算法进行介绍，包括算法原理、框架和基本流程。
（2）阐述APSO算法的原理和流程，并对改进的效果进行分析和比较。
（3）介绍DPSO算法的原理和流程，并对改进的效果进行分析和比较。
（4）通过算例和实验验证两种算法的优化效果。
三、研究方法本研究将采用文献调研和实验分析相结合的方法，具体工作如下：（1）文献调研查阅相关文献，包括PSO算法及其改进算法的原理、研究成果和应用案例等，了解算法的优点和不足，并对改进方法进行分析和比较。
（2）算例分析通过具体的优化问题，验证APSO和DPSO算法的优化效果，分析其相对优缺点，并对算法的参数进行调整和优化。
粒子群优化算法的研究及改进
粒子群优化算法的研究及改进粒子群优化算法(PSO)是一种仿生计算算法，灵感来自鸟群中鸟类的行为。
PSO算法通过模拟鸟群中鸟类食物的过程，来解决优化问题。
PSO 算法初期，将粒子当作优化问题中的候选解，每个粒子代表一个解。
粒子通过迭代更新自己的位置和速度，并与其它粒子进行信息交流，以找到最优解。
PSO算法的研究主要集中在两个方面：算法的收敛性分析和算法的改进。
对于收敛性分析，研究者主要关注PSO算法是否能在有限的迭代次数内收敛到最优解，以及算法的收敛速度。
收敛性的分析可以通过数学方法进行，例如利用非线性动力学理论以及马尔可夫随机过程分析算法的稳定性和收敛性。
此外，还可以通过数值实验来验证算法的性能。
对于算法的改进，研究者提出了许多方法来改进PSO算法的性能。
以下列举几种常见的改进方法：1.参数调整：PSO算法中有许多参数需要调整，例如惯性权重、学习因子等。
通过合理地调整这些参数，可以提高算法的性能。
研究者通过实验和理论分析，提出了很多参数调整方法，例如自适应参数调整、混合权重策略等。
2.多种群方法：多种群方法是将PSO算法的种群划分为多个子种群，并让这些子种群相互竞争和合作，以增加空间的覆盖率。
这种方法可以避免算法陷入局部最优解，并提高全局的性能。
3.基于混沌的PSO算法：混沌理论在优化问题中有着广泛的应用。
研究者将混沌理论引入PSO算法中，通过混沌序列来改变粒子的速度和位置，以增加的多样性和全局性。
4.多目标优化PSO算法：在传统的PSO算法中，通常只考虑单个目标函数。
然而，在实际问题中，往往存在多个冲突的优化目标。
因此，研究者提出了多目标优化PSO算法，以同时优化多个目标函数。
总之，粒子群优化算法是一种有效的优化算法，已经在多个领域得到了广泛的应用。
研究者通过对算法的收敛性分析和算法的改进，提高了算法的性能和优化效果。
未来，随着研究的深入，PSO算法还有很大的改进和应用潜力。
粒子群算法【精品文档】(完整版)
粒子群算法摘要：粒子群优化算法是由James Kennedy和 Russell Eberbart 设计的一种仿生优化计算方法。
PSO算法的基本设计思想来源于两个方面分别是人工生命和进化计算，设计者通过研究动物群体以及人类行为模式的计算机模拟，然后不断的试错、修改而逐渐的到算法的原型。
PSO算法的运行机理不是依靠个体的自然进化规律，而是对生物群体的社会行为进行模拟。
它最早源于对鸟群觅食行为的研究。
在生物群体中存在着个体与个体、个体与群体间的相互作用、相互影响的行为，这种相互作用和影响是通过信息共享机制体现的。
PSO算法就是对这种社会行为的模拟即利用信息共享机制，使得个体间可以相互借鉴经验，从而促进整个群体朝着更好的方向发展。
关键词：粒子群优化算法；社会行为；鸟群觅食；信息共享1 粒子群算法设计思想粒子群算法的思想来源于对鸟捕食行为的模仿，虽让鸟群在捕食过程中会发生改变飞行方向、聚集等一系列不可预测的行为但整体还是呈现一种有序性，研究证明是因为鸟群中存在一种信息共享机制。
可以设想一群鸟在随机搜索食物，刚开始每只鸟均不知道食物在哪里，所以均无特定的目标进行飞行，但是它们知道哪只鸟距离食物最近，还有自己曾经离食物最近的位置，每只鸟开始通过试图通过这两个位置来确定自己往哪个方向飞行。
因此可以将鸟群觅食行为看做一个特定问题寻找解的过程。
如果我们把一个优化问题看做是空中觅食的鸟群，那么粒子群中每个优化问题的可行解就是搜索空间中的一只鸟，称为“粒子”，“食物”就是优化问题的最优解。
个体找到食物就相当于优化问题找到最优解。
当然这里的鸟群（粒子）是经过人工处理的，它们均有记忆功能，没有质量和体积，不占空间，每个粒子均有速度和位置两个属性，同时每个粒子都有一个由优化问题决定的适应度来评价粒子的“好坏”程度，显然，每个粒子的行为就是总追随者当前的最优粒子在解空间中搜索。
2 粒子群优化算法2.1 标准粒子群优化算法首先提出两个概念，（1）探索：是值粒子在一定程度上离开原先的搜索轨迹，向新的方向进行搜索，体现了向未知区域开拓的能力，可以理解为全局搜索。
改进的粒子群优化算法研究及其若干应用
改进的粒子群优化算法研究及其若干应用一、本文概述随着和计算智能的快速发展，群体智能优化算法已成为解决复杂优化问题的重要手段。
其中，粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法作为一种模拟鸟群、鱼群等生物群体行为的优化算法，因其简单易实现、参数少、搜索速度快等优点，被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式识别、工程设计等多个领域。
然而，传统的粒子群优化算法也存在易陷入局部最优、收敛速度慢、全局搜索能力弱等问题。
因此，对粒子群优化算法进行改进，提高其优化性能和应用范围，具有重要的理论价值和现实意义。
本文首先介绍了粒子群优化算法的基本原理和发展历程，分析了其优缺点及适用场景。
在此基础上，重点研究了几种改进的粒子群优化算法，包括引入惯性权重的PSO算法、基于社会心理学的PSO算法、基于混合策略的PSO算法等。
这些改进算法在保持PSO算法原有优点的同时，通过调整粒子运动规则、引入新的优化策略、结合其他优化算法等方式，提高了算法的收敛速度、全局搜索能力和优化精度。
本文还将探讨这些改进的粒子群优化算法在若干实际问题中的应用，如函数优化问题、神经网络训练问题、路径规划问题等。
通过实际应用案例的分析和比较，验证了改进算法的有效性和优越性，为粒子群优化算法在实际问题中的应用提供了有益的参考和借鉴。
本文旨在深入研究和改进粒子群优化算法，探索其在复杂优化问题中的应用潜力，为推动群体智能优化算法的发展和应用做出贡献。
二、粒子群优化算法的基本原理粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化搜索技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。
该算法模拟了鸟群觅食过程中的社会行为，通过个体（粒子）之间的信息共享和协作，达到在搜索空间内寻找最优解的目的。
在PSO中，每个粒子代表问题解空间中的一个候选解，每个粒子都有一个适应度值，用于衡量其解的优劣。
粒子群综述-【精品文档】(完整版)
粒子群优化算法综述第一章概述粒子群优化算法(PSO)是近年来被广为关注和研究的一种智能优化算法，源于对鸟群捕食系统的模拟。
它收敛速度快、易实现并且仅有少量参数需要调整，因而一经提出就成为智能优化与进化计算领域的一个新的研究热点，目前己经被广泛应用于目标函数优化、动态环境优化、神经网络训练、模糊控制系统等许多领域[1]。
其中最具应用前景的领域包括多目标问题的优化、系统设计、分类、模式识别、生物系统建模、规划、信号处理、决策和模拟等。
粒子群优化算法的理论背景是“人工生命”。
人工生命(artificial life)是用来研究具有某些生命基本特征的人工系统，其中一个重要部分是利用生物技术来研究计算问题。
粒子群优化算法的诞生来源于一种生物一社会系统，该生物一社会系统的研究集中于简单个体组成的群落与环境之间的关系，以及个体之间的互动行为。
群居个体以集体的力量进行觅食、御敌，单个个体只能完成简单的任务，而由单个个体组成的群体却能完成复杂的任务，这种群体所表现出来的“智能”，就称之为群体智能(Swarm Intelligence，SI)[2]。
而从群居昆虫互相合作进行工作中得到启迪，研究其中的原理，并以此原理来设计新的求解问题的算法被称为群智算法。
在计算智能领域主要有两种基于群智能的算法，一种是蚁群算法(Ant Colony Optimization，ACO)，它是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，己经成功运用在很多离散优化问题上[3]；另一种是粒子群优化算法，最初由Jim Kennedy于1995年提出并成功的用于函数优化，后来又进行了有效的拓展[4]。
但是，PSO的发展历史尚短，在理论基础与应用推广上都还存在一些问题有待解决。
当PSO应用于高维复杂问题优化时，往往会早熟收敛(premature)，也就是种群在还没有找到全局最优点时已经聚集到一点停滞不动。
这些早熟收敛点，有可能是局部极小点，也有可能是局部极小点邻域中的一个点。
改进粒子群算法研究
改进粒子群算法研究粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，模拟了鸟群捕食行为，通过不断调整粒子的位置和速度，寻找最优解。
然而，传统的PSO算法在处理复杂问题时存在一些局限性，如易陷入局部最优、收敛速度慢等。
因此，如何改进粒子群算法成为了研究的重点。
首先，针对PSO易陷入局部最优的问题，研究者们提出了多种改进策略。
一种常用的方法是引入局部搜索机制，即在全局搜索的基础上，增加对个体周围邻域的搜索。
通过引入邻域搜索，粒子可以更加全面地探索搜索空间，避免陷入局部最优。
另一种改进策略是采用自适应权重因子，即根据粒子的历史搜索经验动态调整其速度和位置更新公式中的权重因子。
通过自适应权重因子的调整，可以使粒子在搜索过程中更好地平衡全局探索和局部搜索，从而提高算法的收敛性和搜索效果。
其次，针对传统PSO算法收敛速度慢的问题，研究者们也提出了一系列改进方法。
其中一种常用的改进策略是引入加速因子的自适应调整机制。
传统PSO算法中的加速因子是固定的，而改进算法则根据粒子的搜索历史动态调整加速因子的取值，使粒子在搜索过程中能够更好地平衡全局探索和局部搜索，从而加速算法的收敛速度。
另一种改进方法是使用多种局部搜索策略并行进行搜索，以加快算法的收敛速度。
最后，除了上述改进策略，还有一些其他的改进方法。
例如，引入自适应学习因子的策略，根据粒子的搜索经验动态调整学习因子的取值，以提高算法的收敛性和搜索效果。
另外，还有一些针对特定问题的改进方法，如引入约束处理机制、引入多目标优化机制等。
综上所述，改进粒子群算法是一个重要的研究方向。
通过引入局部搜索机制、自适应权重因子、自适应加速因子等策略，可以提高算法的搜索能力和收敛速度，从而更好地应用于实际问题中。
然而，需要注意的是，在不同问题领域和具体应用场景下，适用的改进策略可能存在差异，因此需要根据具体情况选择合适的改进方法。
粒子群优化算法及改进的比较研究—final【精品文档】(完整版)
毕 业 设 计(论文)`院 系自动化系 专业班级测控0702班 学生姓名徐家锋 指导教师 马良玉二○一一年六月题 目 粒子群优化算法及改进的 比较研究粒子群优化算法及改进的比较研究摘要粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法是一种优化计算技术，由Eberhart 博士和Kennedy博士提出，它源于对鸟群和鱼群群体觅食运动行为的模拟。
PSO算法是一种基于迭代的优化工具，系统初试化为一组随机解，通过迭代搜寻最优解，粒子在解空间中追随最优的粒子进行搜索。
它的主要特点是原理简单、参数少、收敛速度较快、易于实现。
目前，粒子群优化算法应用于神经网络的训练、函数优化、多目标优化等领域并取得了较好的效果，有着广阔的应用前景。
但就其本身而言，在理论和实践方面还存在很多不足之处。
粒子群优化算法根据全体粒子和自身粒子的搜索经验向着最优解的方向发展，在进化后期收敛速度变慢，同时，算法收敛精度不高，尤其是对于高维多极值的复杂优化问题。
论文的主要工作有：（1）对研究PSO算法相关基础知识进行回顾，主要是优化问题和群体智能。
对粒子群优化算法的理论基础和研究现状作了简要介绍，分析了粒子群优化算法的原理和算法流程。
（2）分析粒子群算法的生物模型和进化迭代方程式，粒子速度概念不是必需的，粒子移动速度不合适反而可能造成粒子偏离正确的进化方向，因此提出了只基于“位置”概念的简化粒子群算法。
粒子群收敛于局部极值的根本原因在于进化后期没有找到优于全局最优的位置，对个体极值和全局极值进行随机扰动，提出了带极值扰动的粒子群优化算法。
两种策略结合，提出了带极值扰动的简化粒子群优化算法。
（3）简要介绍了粒子群优化算法在整定PID参数中的应用。
关键词：粒子群优化算法；粒子速度；极值扰动Comparative Study on Several Improved Particle Swarm Optimization AlgorithmsABSTRACTParticle Swarm Optimization（PSO）originally introduced by Doctor Eberhart and Kennedy is an optimization computing technology which derived from imitating the bird and fish flock’s praying behavior. It is a kind of optimization tool based on iterative computation. System initializes a group of random solution，then it searches the optimal solution through iteration ,and particles follow the optimal particle to run search in the solution space. The main trait of PSO is simple in principle，few in tuning parameters，speedy in convergence and easy in implementation．Now, PSO is used for training of neural networks，optimization of functions and multi-target and it obtains good effect, its applied foreground is very wide．In itself, there are still a lot of defect in theory and practice．PSO develop towards the optimal solution’s direction depending on all the particles and its own particle’s search experience. In the later evolution, its convergence velocity becomes slower. Meanwhile, its convergence precision is not high especially for the complex high dimensional multi-optima optimization problems.The main works of the dissertation can be summarized as follows：(1)Reviewed some basic knowledge that relates to PSO, it’s mainly about the optimization problem and swarm intelligence. The PSO algorithm principles and flow are analyzed in detail.(2)Analysis the biological model of PSO and its evolution equation,particle velocity are not required. And if the particles’ velocity does not fit well, it may cause particles moving in the incorrect direction during evolution. Therefore put forward the simple PSO (sPSO) which only based on the position concept. The reason why the particles convergence in local extremum is that in the later evolution PSO cannot find the global optimal position. Put a random extremum disturbance on the individual and global extreme value, the extuemum disturbed PSO (tPSO) can overstep the local extremum. We put forward tsPSO, combined the sPSO and tPSO.(3)Briefly introduced the particle swarm optimization algorithm in the application of setting PID parameters.Key words: Particle Swarm Optimization; particle velocity; disturbed extremum目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章绪论 (1)1.1 优化技术 (1)1.1.1 优化技术介绍 (1)1.1.2 优化算法 (2)1.2 群体智能 (3)1.2.1 群体智能概述 (3)1.2.2 粒子群优化算法 (4)1.2.2.1 研究背景 (4)1.2.2.2 国内外研究现状和进展 (4)第2章粒子群优化算法 (7)2.1 基本粒子群算法 (7)2.1.1基本原理 (7)2.1.2 算法流程 (8)2.1.3粒子群算法的具体表述 (9)2.2算法分析 (12)2.3标准粒子群算法（bPSO） (13)第3章改进的粒子群优化算法 (14)3.1 简化粒子群优化算法 (14)3.1.1 关于bPSO中的粒子速度项的分析 (14)3.1.2简化粒子群优化算法（sPSO) (15)3.1.3 sPSO进化方程的收敛性能分析 (15)3.2 带极值扰动的粒子群优化算法 (15)3.2.1 bPSO收敛于局部极值的原因分析 (16)3.2.2 带极值扰动的粒子群优化算法 (16)3.3带极值扰动的简化粒子群优化算法 (17)第4章实验及结果分析 (18)4.1标准测试函数 (18)4.2实验设计 (19)4.3实验结果及分析 (19)4.3.1固定进化迭代次数的收敛速度和精度 (19)4.3.2 固定收敛精度下的迭代次数 (22)4.4 部分程序源代码 (22)第5章基于粒子群算法的PID参数优化 (26)5.1.粒子群算法整定PID参数原理 (26)5.1.1编码和参数搜索空间 (26)5.1.2优化目标和步骤 (27)第六章总结与展望 (28)6.1总结 (28)6.2展望 (28)参考文献 (30)致谢 (32)第1章 绪论优化理论与方法是一门应用性很强的学科，用于研究某些基于数学描述问题的最优解。
粒子群优化算法【精品文档】(完整版)
扬州大学物理科学与技术学院本科生毕业设计论文课题：粒子群优化算法作者：张雷学号： 050702156 专业：电子信息科学与技术指导教师：朱海梅二零零九年五月十五日摘要近年来，智能优化算法—粒子群算法（particle swarm optimization，简称PSO）越来越受到学者的关注。
粒子群算法是美国社会心理学家JamesKennedy 和电气工程师Russell Eberhart在1995年共同提出的，它是受到鸟群社会行为的启发并利用了生物学家Frank Heppner的生物群体模型而提出的。
它用无质量无体积的粒子作为个体，并为每个粒子规定简单的社会行为规则，通过种群间个体协作来实现对问题最优解的搜索。
由于算法收敛速度快，设置参数少，容易实现，能有效地解决复杂优化问题，在函数优化、神经网络训练、图解处理、模式识别以及一些工程领域都得到了广泛的应用。
PSO是首先由基于不受约束的最小化问题所提出的基于最优化技术。
在一个PSO系统中，多元化解决方案共存且立即返回。
每种方案被称作“微粒”，寻找空间的问题的微粒运动着寻找目标位置。
一个微粒，在他寻找的时间里面，根据他自己的以及周围微粒的经验来调整他的位置。
追踪记忆最佳位置，遇到构建微粒的经验。
因为那个原因，PSO占有一个存储单元（例如，每个微粒记得在过去到达时的最佳位置）。
PSO系统通过全局搜索方法（通过）搜索局部搜索方法（经过自身的经验），试图平衡探索和开发。
粒子群优化算法是一种基于群体的自适应搜索优化算法，存在后期收敛慢、搜索精度低、容易陷入局部极小等缺点，为此提出了一种改进的粒子群优化算法，从初始解和搜索精度两个方面进行了改进，提高了算法的计算精度，改善了算法收敛性，很大程度上避免了算法陷入局部极小．对经典函数测试计算，验证了算法的有效性。
关键词：粒子群优化算法；粒子群；优化技术；最佳位置；全局搜索;搜索精度Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a novel evolutionary algorithm. It is a kind of stochastic global optimization technique. PSO finds optimal regions of complex search spaces through the interaction of individuals in a population of particles. The advantages of PSO lie in simple and powerful function. In this paper , classical particle swarm optimization algorithm , the present condition and some applications of the algorithms are introduced , and the possible research contents in future are also discussed.PSO is a population-based optimization technique proposed firstly for the aboveunconstrained minimization problem. In a PSO system, multiple candidate solutions coexist and collaborate simultaneously. Each solution called a ‘‘particle’’, flies in the problem search space looking for the optimal position to land. A particle, as time passe s through its quest, adjusts its position according to its own ‘‘experience’’ as well as the experience of neighboring particles. Tracking and memorizing the best position encountered build particle_s experience. For that reason, PSO possesses a memory (i.e. every particle remembers the best position it reached during the past). PSO system combines local search method(through self experience) with global search methods (through neighboring experience), attempting to balance exploration and exploitation.Abstract Particle Swarm Optimization Algorithm is a kind of auto-adapted search optimization based on community.But the standard particle swarm optimization is used resulting in slow after convergence, low search precision and easily leading to local minimum. A new Particle Swarm Optimization algorithm is proposed to improve from the initial solution and the search precision. The obtained results showed the algorithm computation precision and the astringency are improved, and local minimum is avoided. The experimental results of classic functions show that the improved PSO is efficientand feasible.Key words ：particle swarm optimization algorithms ; unconstrained minimization problem;the bestposition;global search methods; the search precision目录一．引言二．PSO算法的基本原理和描述（一）概述（二）粒子群优化算法（三）一种改进型PSO算法——基于遗传交叉因子的粒子群优化算法简介1 自适应变化惯性权重2 交叉因子法（四） PSO与GA算法的比较1 PSO算法与GA算法2 PSO算法与GA算法的相同点3 PSO算法与GA算法的不同点三．PSO算法的实现及实验结果和仿真（一）基本PSO算法（二）算法步骤（三）伪代码描述（四）算法流程图（五）六个测试函数的运行结果及与GA算法结果的比较四结论五. 致谢六．参考文献一、引言混沌是一种有特点的非线形系统，它是一种初始时存在于不稳定的动态状态而且包含着无限不稳定时期动作的被束缚的行为。
改进的自适应粒子群优化算法
改进的自适应粒子群优化算法
以下是一些常见的改进方法：
1. 自适应调整参数：传统的 PSO 算法通常使用固定的参数值，如惯性权重和学习因子。
改进的自适应 PSO 算法可以根据搜索过程的进展情况动态地调整这些参数，以更好地适应不同的搜索阶段和问题特征。
2. 种群多样性保持：为了避免粒子群过早收敛到局部最优解，改进的算法可以引入多样性保持机制。
这可以通过引入随机因素、使用不同的初始化策略或采用特定的搜索策略来实现。
3. 精英学习策略：精英学习策略可以保留历史搜索过程中的最优个体，并给予它们更高的权重或优先级。
这样可以利用过去的经验来引导搜索方向，提高算法的收敛速度和性能。
4. 全局最优引导：改进的算法可以引入全局最优引导机制，使得粒子群能够更好地向全局最优解靠近。
这可以通过使用全局最优解的信息来更新粒子的位置和速度。
5. 多模态问题处理：对于存在多个最优解的多模态问题，改进的算法可以采用特定的策略来探索不同的最优解区域，以找到全局最优解或多个次优解。
通过这些改进措施，改进的自适应粒子群优化算法可以提高算法的性能和效率，更好地适应不同类型的优化问题，并找到更精确和优质的解。
请注意，具体的改进方法可能因应用场景和问题的不同而有所差异，以上只是一些常见的改进方向。
改进的粒子群计算智能算法及其多目标优化的应用研究
改进的粒子群计算智能算法及其多目标优化的应用研究一、本文概述本文旨在对改进的粒子群计算智能算法及其在多目标优化问题中的应用进行深入研究和探讨。
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法作为一种群体智能优化技术，自其提出以来，已在多个领域展现出优秀的优化性能。
然而，传统的PSO算法在求解多目标优化问题时，常常面临诸如局部最优解、计算效率低等问题。
因此，本文的研究重点在于如何改进PSO算法，以提高其在多目标优化问题中的求解效率和性能。
本文将详细介绍粒子群优化算法的基本原理和流程，以及其在多目标优化问题中的挑战和难点。
然后，本文将重点阐述几种改进的粒子群优化算法，包括算法改进的具体思路、实现方法以及改进后的算法性能评估。
这些改进算法包括但不限于引入惯性权重、引入局部搜索策略、采用混合优化策略等。
接下来，本文将通过一系列实验和案例分析，验证这些改进算法在多目标优化问题中的有效性。
实验将包括不同类型、不同规模的多目标优化问题，以全面评估改进算法的性能。
本文还将讨论改进算法在不同领域的应用，如机器学习、函数优化、工程优化等。
本文将对改进的粒子群优化算法在多目标优化问题中的应用前景进行总结和展望，以期为后续研究提供参考和启示。
通过以上研究，本文旨在为粒子群优化算法在多目标优化问题中的应用提供新的思路和方法，推动群体智能优化技术的发展和应用。
二、相关文献综述粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法自1995年由Eberhart和Kennedy提出以来，已成为一种广受欢迎的优化算法。
其基于群体智能的思想，通过模拟鸟群觅食行为中的信息共享机制，实现了在复杂搜索空间中的快速收敛。
然而，原始的PSO算法也存在一些问题，如易陷入局部最优、全局搜索能力不足等。
因此，众多学者对PSO算法进行了改进，以提高其性能。
在改进PSO算法方面，一种常见的方法是引入惯性权重。
改进的粒子群优化算法的研究
改进的粒子群优化算法的研究作者：马洁荣，任淑萍来源：《科技创新与生产力》 2017年第9期摘要：针对粒子群优化（PSO）算法易于陷入局部最优、早熟而造成求解成功率不高的问题，笔者在现有粒子群优化算法的基础上，提出了一种具有快速收敛的改进算法——瑞利分布的粒子群优化（RPSO）算法，利用RPSO算法对经典函数优化问题进行性能测试，并对比了RPSO算法与标准粒子群优化（PSO）算法和高斯分布的粒子群优化（GPSO）算法，仿真结果表明，RPSO算法的收敛速度和计算精度都优于其他两种算法，RPSO算法提高了运算效率，有效地避免了早熟现象的发生，并在迭代后期能更精确地找到测试函数极值点。
关键词：算法；优化算法；粒子群；RPSO；瑞利分布中图分类号：TP301.6；TP18 文献标志码：A DOI：10.3969/j.issn.1674-9146.2017.09.0941995年，EBERHART和KENNEDY博士提出了基于自然界生物群体行为构造的随机优化算法，即粒子群智能算法（Swarm Intelligence Algorithm），也称为粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法，这种新算法是一种并行算法。
该算法的基本思想是模拟鸟、鱼群在觅食过程中的移动和聚集行为，并结合了生物学家HEPPNER Frank提出的生物群体模型。
基于群体智能随机优化技术的基础，PSO算法通过个体间合作找寻其最优解，并利用了生物类群中共享消息的思想。
由于没有复杂观念、容易实现、精确度高、收敛快，加之人工智能技术发展环境的深刻变革，该算法已被学术界广泛关注，既有益于科学的探索，又适于工程的实践，并且在解决实际问题时具有很强的优越性。
近年来，粒子群理论被国内外学者广泛研究，针对目前存在的不足和待解决问题，分别提出了改进的算法。
主要有两种改进措施，一是改进算法本身，提高PSO算法某个方面的特性，例如压缩因子、惯性权重法等。
改进的粒子群优化算法的研究
Distribution Particle Swarm Optimization袁 RPSO冤遥
2.1 变量的概率分布特性
高斯分布 渊Gaussian Distribution冤 在数学尧 物
理及工程等领域都应用广泛袁 对统计学的许多方面
有着重大的影响遥 若随机变量 x 服从数学期望为 滋尧
标准方差为 滓2 的高斯分布袁 则概率密度函数为正
SCI-TECH INNOVATION & PRODUCTIVITY
094
晕燥援9 Sep. 圆园17袁栽燥贼葬造 晕燥援284
子将朝历史最佳位置逼近曰 第三部分为 野现实冶袁 揭示粒子间合作共享的群体历史经验袁 表明粒子将 朝群体或邻域历史最佳位置逼近遥 2 改进的 PSO 优化算法
针对不同测试函数袁 标准 PSO 算法可能很难取 得令人满意的结果袁 易进入局部最优点的误区曰 由 于较随便的算法参数和粒子总数的选择袁 迭代过程 中容易造成算法早熟收敛袁 最终导致全局最优点无 法收敛曰 迭代过程中袁 算法的收敛速度一定程度上 被个体和全局最优的随机数影响袁 过分依赖个体和 全局最优信息袁 造成一定时间内算法无法达到需要 的精度遥 基于以上原因袁 笔者提出了改进的粒子群 优化算法要 要要瑞利分布的粒子群优化算法渊Rayleigh
定遥 方程组 渊1冤 上式的等号右边由 3 个部分组成院
第一部分为 野惯性冶 或 野动量冶袁 揭示粒子运动
野传统冶袁 表明粒子将维持当前速度曰 第二部分为
野认识冶袁 揭示粒子自身经验的记忆或回忆袁 表明粒
收稿日期：圆园17原07原15曰修回日期：圆园17原08原18 作者简介院马洁荣渊 1 995- 冤 袁女袁山西襄汾人袁在读本科袁主要从事测控技术与仪器研究袁E - m ail院m 1 57 351 04 932@ 1 63.co m 遥
改进的粒子群优化算法
改进的粒子群优化算法
梁军;程灿
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2008(029)011
【摘要】针对基本粒子群优化算法(PSO)易陷入局部极值点,进化后期收敛慢,精度较差等缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法用一种无约束条件的随机变异操作代替速度公式中的惯性部分,并且使邻居最优粒子有条件地对粒子行为产生影响,提高了粒子间的多样性差异,从而改善了算法能力.通过与其它算法的对比实验表明,该算法能够有效地进行全局和局部搜索,在收敛速度和收敛精度上都有显著提高.
【总页数】4页(P2893-2896)
【作者】梁军;程灿
【作者单位】广西师范大学,计算机科学与信息工程学院,广西,桂林,541004;广西师范大学,计算机科学与信息工程学院,广西,桂林,541004
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.改进移动闭塞方式多列车运行粒子群优化算法 [J], 翁兆奇;孙晓明
2.基于改进粒子群优化算法的综合能源系统多目标优化 [J], 徐建军;赵书琪;马睿;张博;潘力超;孙瑜
3.基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制 [J], 毛锦;阳磊;刘凯;杜进辅;崔亚辉
4.改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划 [J], 胡章芳;冯淳一;罗元
5.反演蒸发波导的改进粒子群优化算法 [J], 张瑜;周文静;王晓雪;韩明硕
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大连理工大学硕士学位论文改进的粒子群优化算法（APSO和DPSO）研究姓名：张英男申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：滕弘飞20080601大连理工大学硕士学位论文摘要粒子群优化(PSO)算法由Kennedy和Eberhart于1995年提出，是群体智能优化方法中具典型代表性的算法，具有广泛的应用领域，例如神经网络训练，工程优化等。
PSO的基本思想是群体中的每一个成员通过学习患身和群体中其他成员的信息以决定下一步动作，即一个粒予通过追随两个目标点(分别代表离身信息和其他成员信息) 进行寻优，第一个譬标点为囊身历史最优点，第二个冒标点有两种：～种是种群最优点(称为全局版PSO)，另一种是邻域最优点(称为局部版PSO)。
PSO计算简单有效、鲁棒性好。
僵是，PSO最大弱点是在处理多峰溺数优化闯题时，容易出现晕熟收敛，并且搜索后期的局部搜索能力较差。
如何解决上述问题并进一步提高PSO的性能，～直是PSO 研究的重要开放性课题。
本文的研究目的，～是从理论方法上研究一种性能较好算法，二是从应用上将这种方法既用于高效求解函数优化又用于求解Packing问题，最终期望用它作为求解卫星舱布局设计混合方法中的有效组成部分。
由此，本文尝试从研究修改粒子搜索路径的角度，通过构造新的速度更新公式，提出了两种改进的粒子群优化算法，分别为活跃目檬点粒子群优化(APSO)算法和搽测粒子群优纯(DPSO)算法，并应用予求解匾数优化和约束布局优化问题。
本文的工作主要包括以下两个方面：(1)提出了一种活跃目标点粒子群优化(APSO)算法。
基本思想是，在标准PSO速度更新公式中引入第3个目标点，称为活跃目标点，从而构成新的基于3圈标点速度更新机制的粒子速度更新公式。
APSO的优点是较好地竞服了PSO的早熟收敛问题，并兼具复合形法射线搜索的能力；缺点是增加了一定的额外计算开销。
(2)提出了～种探测粒子群优化(DPSO)算法。
基本思想是，选定少数粒子，令其单独进行有别予普通粒子折线搜索路径，丽是利用螺旋折线搜索路径搜索，该粒子称为探测粒予。
整体上，该探测粒子与种群中其他普通粒子联合进行更高效率的搜索。
DPSO 的优点是在避免PSO的早熟收敛豹基础上，进一步提高了PSO的收敛速度和收敛精度；缺点与APSO类似，增加了～定的额外计算开销。
经典型函数数值仿真实验表明，本文APSO和DPSO算法提高了PSO求解多峰邈数优化|、蠢题的能力；经约束Packing闷题和简化返回式卫星的回收舱布局优化数值仿真实验表明，本文APSO和DPSO算法求解该约束布局优化闯题的可行性和有效性，也有助于PSO算法改进的理论探讨。
关键词：粒子群优化：搜索路径；丞数优化；布局优化大连瑗王大学硕士学位论文TheImprovedParticle SwarmOptimization Algorithms：APSOand DPSOAbstractParticle swarm opt：anization O'so)is a swarm intelligence technique developed by Eberhart andKennedyin 1 995．PSO has made considerableprogressand lead to numerousapplications in various fields◇．g。
neural network霞蜮g andengineering optimization)。
颡pS0，each member of the swarm studies the informations from itself and the other members to do the new move．As oneparticlefollows two targetstosearch，one is previousposition of the particleand the other is the best position of swarm(the Gbest model)or thebestpositionof neighborhood(the Lbest model)．pS0 is simple。
robust and efficient．However,PSOhas thedisadvantageofeasily trappinginto local optimum on solvingmulti-modal functions，and poorlocal search in the laterstage．Howto solve the aboveproblemsandimprove performance ofPSO?零隧s is anopen questionto the studyofPSO。
Thepurposeof thestudyhas two handles，(1)to studyagoodPSO algorithm in flaeory,and 0)to usingthis algorithm to solve notonly benchmark functions but alsopackingproblems。
Theultimate aim is to take it as art effectivepartof hyb＆d method used for thelayout designofsatelite module．According to thestudyofparticles‘trajectories，new velocityupdating formulas isdesigned,furthermore，two improvedPSOalgorithmwhich are ActiveTargetParticle Swarm Optimization(APso)and DetectingParticle SwarmOptimization(DPSO)are proposed。
Themain contributions are as follows：(1)An Active Target Particle Swm-m Optimization(ApSO)is presented。
APSO uses newthree-targets velocity updating formula,i。
e。
，the bestprevious position,the global bestpositionand a newtarget position(called activetarget)．APSOhas the advantages ingoodabilityofjumpingout the local optimum and the rayseach abiI静of complex method；however,it has the disadvantages in addingsome extra computation expenses．(2)A DetectingParticle Swarm Optimi__z曩tion{[DPSo)is presented．In DPSO,several detecting particlesarerandomly selected from the populationand the detecting particlesusethe newly proposed velocity formula to search inspiral trajectories。
As awhole，the detectingparticles and common particleswould do the hi、gh performance search。
pPS0 tries to improvePSO’S performanceon swarm diversity，the abilityof quick convergence and jtumping out thelocal optimum。
However,it also has thedisadvantagesin adding some extra computationexpenses as APSO。
The experimentalresults from several benchmark fimctions demonstrate盛◇odperformance of APSO and DPSO．翻∽experimental results frompacking problemand the——III—-改进的糠予群佐化算法(APSO帮DPSO)磷究layout design of satelite module problem verify of the feasibility and validity of APSO and DPS0，and demonstrate APS0 and DPSO to push forward thetheory study ofimprovedmethod．Key Words．Particle Swarm魏购邋洳；Search Trajectory；Benchmark Optimizatiom Layout Optimization*糊一独创性说明作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得大连理工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：、刍丝鬈整日期：z!堡：』：f参大连理工大学硕士研究生学位论文大连理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定"，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
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作者签名．多坌!鍪整翩签名：监迄：大连理王大学硕士学位论文1 绪论优化闯题广泛存在子工程技术、科学研究、经济管理和社会科学等学科领域里，隧着人们对优化问题进行深入的研究，已形成了许多优化理论和优化方法。