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智能優(yōu)化混合算法研究進展

2016-05-30 20:54:23張偉艷
科技資訊 2016年13期
關(guān)鍵詞:優(yōu)化

張偉艷

摘 要 高效的優(yōu)化技術(shù)在生產(chǎn)生活中具有非常重要的理論和現(xiàn)實意義。在求解大規(guī)模、多目標、復(fù)雜問題時,單一的智能優(yōu)化算法會出現(xiàn)精度不高和極易陷入局部最優(yōu)解的缺陷。本文針對上述缺陷,研究當前國內(nèi)外出現(xiàn)的智能優(yōu)化混合算法,根據(jù)某一種智能算法為基礎(chǔ),探討引入其他智能算法形成混合算法的現(xiàn)狀,以求指導(dǎo)不同優(yōu)化領(lǐng)域中新的智能優(yōu)化混合算法的構(gòu)建。

關(guān)鍵詞 優(yōu)化;智能算法;混合算法

中圖分類號: TP301 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2016)05(a)-0000-00

引言

優(yōu)化問題一直以來都是國內(nèi)外學術(shù)研究的重點熱點之一,在生產(chǎn)生活中的諸多領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用,如:生產(chǎn)調(diào)度、系統(tǒng)控制、經(jīng)濟預(yù)測等。所謂最優(yōu)化問題,就是在滿足一定的約束條件下,尋找一組參數(shù)值,使得系統(tǒng)達到最大或最小值,滿足最優(yōu)性度量。

不同的優(yōu)化問題要采用不同的優(yōu)化算法,最理想的情況是以最快的速度得到全局的最優(yōu)解。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法在面對大型問題時,需要遍歷整個搜索空間,一旦形成了搜索的組合爆炸,就無法在多項式時間內(nèi)完成。那么,在復(fù)雜、廣闊的搜索空間來找最優(yōu)解,就成為科學工作者研究的重要課題。

智能算法在可接受的時間內(nèi)對復(fù)雜大規(guī)模優(yōu)化問題進行求解取得了驚人的優(yōu)秀成績。代表的智能算法有:模擬退火算法、演化算法、遺傳算法、粒子群算法等。智能算法一般具有自組織性、自適應(yīng)性和并行性,直接把目標函數(shù)值作為搜索信息,具有正反饋機制,可以有效地完成優(yōu)化任務(wù)。……

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