| 【中文题名】 | “遗传—蚁群”混合算法及其在水量调度中的应用 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 计算机软件与理论 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-10-16 |
| 【中关键词】 | 遗传算法,蚁群算法,收敛性,,, |
| 【英关键词】 | Genetic Algorithm,Ant Colony Algorithm,convergence, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
遗传算法是模拟自然界生物进化过程的随机化搜索算法，其主要特点是采取群体搜索策略和在群体中个体之间进行信息交换，具有很多优良性质和使用价值，然而存在对信息利用不足，求解易于过早收敛的缺点。蚁群算法是一种随机搜索算法，与其它模拟进化优化算法一样，通过由候选解组成的群体的进化过程来寻求最优解，它比遗传算法具有更好的适应性，但算法的初期信息不足，求解速度较慢。
本文分别论述了两种算法的原理、模型和应用之后，提出了一种新的直观的可用于连续性空间(一般函数)优化的“遗传—蚁群”混合算法模型，该模型强调处理优化问题时把遗传算法与蚁群算法结合，对实际问题先用遗传算法进行初步求解，然后在此基础上运用蚁群算法求最优解。该新算法汲取了两种算法的优点，克服了各自的缺陷，实现了优势互补。该“遗传—蚁群”混合算法被成功应用于水量预测和水量调度问题的求解中，实践表明这种算法确实综合了遗传算法和蚁群算法的优点，特别强化了求优化解的微调过程，有一定的实用价值。文章最后对“遗传—蚁群”混合算法的收敛性进行了初步分析。 |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
3-4 |
|
ABSTRACT |
4-7 |
|
第一章 绪论 |
7-11 |
|
1.1 水量调度问题的提出 |
7 |
|
1.2 水量调度问题的研究方法 |
7-10 |
|
1.3 论文组织结构 |
10-11 |
|
第二章 遗传算法和蚁群算法的原理与分析 |
11-27 |
|
2.1 遗传算法的原理 |
11-14 |
|
2.1.1 遗传算法的基本思想 |
11 |
|
2.1.2 遗传算法的过程 |
11 |
|
2.1.3 基本遗传算法描述 |
11-13 |
|
2.1.4 遗传算法的分析 |
13-14 |
|
2.2 遗传算法的应用 |
14-18 |
|
2.2.1 遗传算法的应用领域 |
14-15 |
|
2.2.2 求解函数优化问题的遗传算法应用实例 |
15-18 |
|
2.3 蚁群算法的原理 |
18-25 |
|
2.3.1 蚁群算法的基本思想 |
18-20 |
|
2.3.2 蚁群算法数学描述 |
20-22 |
|
2.3.3 蚁群算法的过程 |
22 |
|
2.3.4 蚁群算法描述 |
22-24 |
|
2.3.5 蚁群算法的时间复杂度 |
24-25 |
|
2.4 蚁群算法的应用 |
25-26 |
|
2.4.1 蚁群算法的应用领域 |
25 |
|
2.4.2 求解函数优化问题的蚁群算法 |
25-26 |
|
2.5 本章小节 |
26-27 |
|
第三章 遗传算法与蚁群算法的结合 |
27-40 |
|
3.1 遗传算法与蚁群算法的结合 |
27-29 |
|
3.1.1 遗传算法的优、缺点 |
27 |
|
3.1.2 蚁群算法的优、缺点 |
27 |
|
3.1.3 遗传算法与蚁群算法的结合的思想 |
27-29 |
|
3.2 函数优化问题的“遗传—蚁群”混合算法 |
29-39 |
|
3.2.1 一般函数优化问题中“遗传—蚁群”混合算法的修正 |
29-33 |
|
3.2.2 一般函数优化问题中“遗传—蚁群”混合算法的算法描述 |
33-37 |
|
3.2.3 一般函数优化问题的“遗传—蚁群”混合算法应用一例 |
37-38 |
|
3.2.4 多维函数优化问题的“遗传—蚁群”混合算法 |
38-39 |
|
3.3 本章小节 |
39-40 |
|
第四章 “遗传—蚁群”混合算法在水量调度中的应用 |
40-50 |
|
4.1 水资源管理需要的专业模型 |
40 |
|
4.2 黄河水资源管理模型研究现状 |
40-41 |
|
4.3 “遗传—蚁群”混合算法在水量预测中的应用 |
41-44 |
|
4.4 “遗传—蚁群”混合算法在水量优化调度中的应用 |
44-48 |
|
4.5 本章小节 |
48-50 |
|
第五章 “遗传—蚁群”混合算法的收敛性分析 |
50-53 |
|
5.1 遗传算法的收敛性分析 |
50-51 |
|
5.2 “遗传—蚁群”混合算法的收敛性分析 |
51-52 |
|
5.3 本章小节 |
52-53 |
|
总结和展望 |
53-54 |
|
参考文献 |
54-57 |
|
致谢 |
57-58 |
|
攻读学位期间主要研究成果 |
58 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389038 |
