(目标管理)自适应粒子群算法研究及其在多目标优化中应用

（目标管理）自适应粒子群算法研究及其在多目标优化中

应用

目录

第一章 绪论 ................................................................................................................................................3 1.1

本文的。。。。。 .......................................................................................................................3

1.1.1智能优化算法（见智能优化算法及应用P1页） ................................................................4 1.1.2三种典型智能优化算法 ............................................................................................................4 1.1.3粒子群算法与其他算法的异同 ................................................................................................6 1.1.4粒子群算法的优劣势及应用（见粒子群算法及其应用） ..................................................7 1.2 本文的研究背景 ...............................................................................................................................7 1.3 本文的研究内容 ...............................................................................................................................8 第二章 粒子群算法的基本原理和发展现状..........................................................................................8 2.1 引言 ....................................................................................................................................................8 2.2 粒子群算法的起源背景 ...................................................................................................................8 2.3 粒子群算法的基本思想 ...................................................................................................................9 2.4 基本粒子群算法模型与实现........................................................................................................ 12 2.4.1基本粒子群算法模型 ............................................................................................................. 12 2.4.2粒子的运动轨迹分析 ............................................................................................................. 13 2.4.3基本粒子群算法的参数设置 ................................................................................................. 13 2.4.4基本粒子群算法流程 ............................................................................................................. 14 2.4.5 基本粒子群算法的优缺点 .................................................................................................... 17 2.5 粒子群算法的研究现状及方向 ................................................................................................... 17

2.5.1 粒子群算法的研究现状 ........................................................................................................ 18 2.5.2 粒子群算法的研究方向 ........................................................................................................ 19 2.6 粒子群算法的主要应用 ................................................................................................................ 19 2.7 本章小结 ......................................................................................................................................... 21 第三章 改进的粒子群算法 .................................................................................................................... 21 3.1 引言 ................................................................................................................................................. 21 3.2 改进的粒子群算法综述 ................................................................................................................ 21 3.3标准粒子群算法(粒子群算法及应用P19) ................................................................................. 25 3.3.1 算法思想 ................................................................................................................................. 25 3.3.2 测试函数 ................................................................................................................................. 26 3.3.3 算法测试 ................................................................................................................................. 28 3.3.4 测试结果与算法评估 ............................................................................................................ 31 3.4小生境粒子群算法 ......................................................................................................................... 31 3.4.1 算法思想 ................................................................................................................................. 31 3.4.2 算法测试 ................................................................................................................................. 31 3.4.3 测试结果与算法评估 ............................................................................................................ 31 3.5自适应调整飞行时间粒子群算法 ................................................................................................ 31 3.5.1 算法思想 ................................................................................................................................. 31 3.5.2 算法测试 ................................................................................................................................. 31

3.5.3 测试结果与算法评估 ............................................................................................................ 31 3.6本章小结 .......................................................................................................................................... 31 第四章 自适应粒子群算法AFIPSO .................................................................................................... 32 4.1 引言 ................................................................................................................................................. 32 4.2 AFIPSO基本思想 .......................................................................................................................... 32 4.3 AFIPSO算法流程 .......................................................................................................................... 33 4.4 AFIPSO实验 .................................................................................................................................. 34 4.4.1 测试函数 ................................................................................................................................. 34 4.4.2 参数选取 ................................................................................................................................. 35 4.4.3 优化结果与结果分析 ............................................................................................................ 35 4.5 本章小结 ......................................................................................................................................... 37 第五章 AFIPSO在多目标优化问题中的应用 ................................................................................... 37 5.1 引言 ................................................................................................................................................. 37 5.2 AFIPSO对多目标函数的优化 ..................................................................................................... 38 5.2.1自适应粒子群算法（AFIPSO） ........................................................................................... 38 5.2.2 AFIPSO对多目标函数的优化.............................................................................................. 38 5.3 FCCU分馏塔的多目标优化模型 ................................................................................................. 43 5.4 AFIPSO在工程中的应用 ............................................................................................................. 44 5.4.1 多目标转化为单目标 ............................................................................................................ 44

5.4.2 AFIPSO智能优化FCCU分馏塔参数调试 ........................................................................ 44 5.4.3 AFIPSO优化FCCU分馏塔结果及其比较分析 ................................................................ 46 5.5 本章小结 ......................................................................................................................................... 47 结论 ............................................................................................................................................................. 47 参考文献 ..................................................................................................................................................... 48 攻读硕士期间取得的研究成果................................................................................................................ 53 致谢 ............................................................................................................................................................. 53

第一章 绪论

随着人类生存空间的扩大，以及认识世界和改造世界范围的拓宽，现实中碰到的许多科学、工程和经济问题呈复杂化、多极化、非线性等特点，这就使得高校的优化技术和智能计算成为迫切要求。

经典的优化算法通常采用局部搜索方法，它们一般与特定问题相关或是局部搜索方法的变形，适用于求解小规模且定义明确的问题。而实际工程问题一般规模较大，寻找一种适合于大规模并且局域智能特征的算法已成为人们研究的目标和方向。

二十世纪八十年代以来，涌现了很多新颖的优化算法，如：混沌算法、遗传算法GA（Genetic Algorithm）、蚁群算法ACA（Ant Colony Algorithm）、粒子群算法PSO（Particle Swarm Optimization）和模拟退火算法SA（）等。它们通过模拟某些自然现象的发展过程而来，为解决复杂问题提供了新的思路和手段。由于这些算法构造