多群體演化算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、自二十世紀(jì)六十年代以來(lái)，遺傳算法(GA)、粒子群算法(PSO)和差分進(jìn)化算法(DE)等演化算法已成為解決各種優(yōu)化問(wèn)題的有力工具，但GA、PSO與DE在實(shí)際應(yīng)用中往往存在如何避免全局搜索與兼顧計(jì)算速度方面的矛盾。而最近提出的團(tuán)隊(duì)進(jìn)步算法(TPA)很好的解決了這個(gè)矛盾。TPA作為一種新型的演化算法，還需通過(guò)改進(jìn)提高其性能，通過(guò)應(yīng)用于解決新問(wèn)題以作驗(yàn)證。
　　 本文對(duì)TPA的學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)機(jī)制、樣板生成方式進(jìn)行了改進(jìn)，并將改進(jìn)后的算法以及

2、TPA、PSO、GA應(yīng)用于十個(gè)函數(shù)測(cè)試，通過(guò)測(cè)試結(jié)果分析了各種算法的全局尋優(yōu)、收斂速度以及其它性能。將改進(jìn)后性能較好的算法與原TPA應(yīng)用于五個(gè)天線基準(zhǔn)問(wèn)題測(cè)試和天線陣綜合的優(yōu)化中，并與相應(yīng)文獻(xiàn)進(jìn)行比較，得出了解決這些天線問(wèn)題時(shí)的算法性能比較的結(jié)論。
　　 最后，本文將原TPA改為離散變量團(tuán)隊(duì)進(jìn)步算法，將團(tuán)隊(duì)進(jìn)步算法應(yīng)用于解決離散變量?jī)?yōu)化問(wèn)題。首先在離散域確立了其運(yùn)算機(jī)制；然后應(yīng)用該算法成功的解決了旅行商問(wèn)題，最后通過(guò)與GA算法進(jìn)