結(jié)合遺傳算法的粒子群優(yōu)化模型及其應(yīng)用研究.pdf

1、群體智能(swarm intelligence)作為一個(gè)新興領(lǐng)域，自從20世紀(jì)80年代出現(xiàn)以來(lái)，引起了多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域研究人員的關(guān)注，已經(jīng)成為人工智能以及經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生物等交叉學(xué)科的熱點(diǎn)和前沿領(lǐng)域。其中，1995年提出的微粒群算法也已經(jīng)成功地應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域。它與遺傳算法類似，也有初始種群經(jīng)過(guò)一步步迭代進(jìn)化，但是，PSO沒有遺傳操作(如交叉算子和變異算子)，而是根據(jù)自己的速度來(lái)決定搜索過(guò)程，而且微粒具有記憶性，它的信息共享機(jī)制也不同于GA，在

2、遺傳算法中，染色體之間互相共享信息，所以單個(gè)種群的移動(dòng)是比較均勻地向最優(yōu)區(qū)域移動(dòng)，而在PSO中，只有最優(yōu)的粒子把信息給予其他的粒子，這是單向的信息流動(dòng)，整個(gè)搜索更新過(guò)程是跟隨當(dāng)前最優(yōu)解的過(guò)程，與遺傳算法比較，在大多數(shù)的情況下，所有的粒子可能更快的收斂于最優(yōu)解。由于微粒群算法簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，越來(lái)越多的學(xué)者對(duì)它進(jìn)行了研究，已成為一個(gè)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。 隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日趨激烈，社會(huì)的消費(fèi)觀念不斷發(fā)生變化，產(chǎn)品的功能已不再是消費(fèi)者決定購(gòu)買

3、的最主要因素。產(chǎn)品的創(chuàng)新性、環(huán)保性、宜人性、外觀造型等因素愈來(lái)愈受到重視，在競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)突出地位。在這種情況下，許多企業(yè)都意識(shí)到產(chǎn)品設(shè)計(jì)將成為搶占市場(chǎng)的決定性因素，因而試圖通過(guò)產(chǎn)品的創(chuàng)新性來(lái)獲得核心競(jìng)爭(zhēng)力。創(chuàng)新設(shè)計(jì)能夠滿足求新和多變的市場(chǎng)需求，有效地提高產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。因此，創(chuàng)新設(shè)計(jì)研究倍受國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者的關(guān)注。 到目前為止，尚未有一種系統(tǒng)化的方法引導(dǎo)設(shè)計(jì)者有條理的進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計(jì)。大多數(shù)的設(shè)計(jì)實(shí)例不是憑空創(chuàng)造新產(chǎn)品，而是在現(xiàn)有產(chǎn)品

4、的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行修改，以改進(jìn)產(chǎn)品的質(zhì)量和性能，滿足用戶需求。智能算法的興起，為我們探索新的概念創(chuàng)新設(shè)計(jì)途徑提供了很好的支持。 本文致力于研究結(jié)合遺傳算法的粒子群優(yōu)化模型的建立及其應(yīng)用問(wèn)題，目的是通過(guò)研究新的、適用于創(chuàng)新設(shè)計(jì)的優(yōu)化機(jī)制，將已有的進(jìn)化設(shè)計(jì)的研究融入到新的智能算法中，為設(shè)計(jì)師創(chuàng)新思路的開拓提供支撐平臺(tái)。主要工作為： 1.提出一種基于云模型的進(jìn)化機(jī)制云是用語(yǔ)言值表示的某個(gè)定性概念與其定量表示之間的不確定轉(zhuǎn)換模型，

5、它把不確定，性概念的模糊性和隨機(jī)性有機(jī)地結(jié)合在一起，成功地解決了定性概念與定量值之間的轉(zhuǎn)換。而創(chuàng)新概念設(shè)計(jì)本身也帶有一定的不確定性，基于此，本文在標(biāo)準(zhǔn)GA的基礎(chǔ)之上，將云模型引入了遺傳變異之中，保留了原有算法的全局優(yōu)化能力，能夠克服原有遺傳算法的缺點(diǎn)，加快設(shè)計(jì)速度，拓寬設(shè)計(jì)思路，能夠增強(qiáng)構(gòu)件概念設(shè)計(jì)的創(chuàng)新性。 2.提出一種基于動(dòng)態(tài)小生境的微粒群優(yōu)化模型自然界的小生境為新物種的形成提供了可能性，是生物界保持近乎無(wú)限多樣性的根本原因

6、之一?，F(xiàn)有的微粒群算法及其變種都有著收斂速度慢、容易陷入局部極值問(wèn)題，再針對(duì)目前創(chuàng)新概念設(shè)計(jì)的特點(diǎn)，本文提出一種改進(jìn)的基于動(dòng)態(tài)小生境的微粒群優(yōu)化模型。 3.將GA與PSO相結(jié)合，提出結(jié)合遺傳算法的粒子群優(yōu)化技術(shù)在動(dòng)態(tài)小生境微粒群算法的基礎(chǔ)上，引入雜交及變異機(jī)制，使微粒群具有遺傳特性，雜交能充分利用現(xiàn)有的信息，而變異能夠產(chǎn)生新的解以擴(kuò)大搜索的范圍，在新解產(chǎn)生時(shí)，對(duì)其進(jìn)行雜交，以產(chǎn)生更好的解，當(dāng)搜索陷入停滯階段時(shí)再對(duì)其進(jìn)行變異，雜

7、交和變異可以互補(bǔ)的，將兩者結(jié)合實(shí)現(xiàn)了優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，從而減少計(jì)算時(shí)間以及避免早熟現(xiàn)象。 4.實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于結(jié)合遺傳算法的粒子群優(yōu)化技術(shù)的手機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)系統(tǒng)將結(jié)合遺傳算法的粒子群優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用于手機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)領(lǐng)域，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)手機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)系統(tǒng)。系統(tǒng)三維引擎ACIS為造型內(nèi)核，采用SQL Server2000數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，利用VC++．NET2003在WindowsXP平臺(tái)上開發(fā)完成。分別針對(duì)手機(jī)構(gòu)件的設(shè)計(jì)、選擇、組裝優(yōu)化等等進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析，