文化算法的改進設計及其應用研究.pdf

1、文化算法是基于遺傳算法的一種改進算法。由于在進化算法的種群空間的基礎上引入了信仰空間的概念,文化算法能夠相對于普通進化算法有更快的收斂速度,更能夠有針對性地進行向最優(yōu)解收斂。如果把遺傳算法看成是對于自然界除人類外動植物的進化過程的模擬,那么文化算法就可以看成是對于人類進化過程的模擬。人類社會之所以進化速度比其他生物要快就是因為人類進化過程中有文化的傳承,同樣地,文化算法引入了能夠保留各代進化優(yōu)良信息的信仰空間,在種群空間每一代的進化過程

2、中進行積極地指導,進化速度明顯快于只應用種群空間進化的算法。然而由于國內(nèi)外對于文化算法的研究仍然處于初級階段,文化算法的應用領域也比較局限,因此對于文化算法的更進一步研究,包括參數(shù)選擇和在實際問題中的應用顯得特別重要。本文主要研究文化算法在基準測試函數(shù)中的應用,并討論文化算法各參數(shù)選擇方法,之后對算法進行改進,最后將改進文化算法應用在被控對象模型參數(shù)辨識和控制器參數(shù)優(yōu)化中,具體歸納如下:
　　設計實驗對文化算法處理兩種基準測試函數(shù)

3、性能進行仿真研究。結(jié)果表明文化算法處理復雜無約束和有約束優(yōu)化問題性能較好。設計實驗分別研究參數(shù)變化對于文化算法處理基準測試函數(shù)性能的影響,為參數(shù)選擇提供實驗依據(jù)。
　　針對文化算法處理無約束最優(yōu)化問題提出一種帶智能伸縮因子的文化算法仿真結(jié)果表明加入伸縮因子能夠使文化算法對大部分的無約束優(yōu)化問題有加速效果;針對文化算法處理有約束最優(yōu)化問題提出信仰元優(yōu)化劃分的文化算法并應用典型有約束最優(yōu)化問題進行仿真驗證,結(jié)果表明該方法相對基本文化算