混合智能算法研究及在模糊規(guī)劃中的應(yīng)用.pdf

1、智能算法是從自然界得到啟發(fā)，模仿它的原理而得到的算法。智能算法自產(chǎn)生及發(fā)展以來(lái)，被廣泛應(yīng)用于解決大規(guī)模系統(tǒng)中出現(xiàn)的復(fù)雜問(wèn)題，具有通用、簡(jiǎn)單、便于并行處理等優(yōu)點(diǎn)，被認(rèn)為是對(duì)21世紀(jì)的計(jì)算技術(shù)有重大影響的關(guān)鍵技術(shù)。 智能算法中的進(jìn)化算法是仿效生物學(xué)中進(jìn)化和遺傳的過(guò)程，遵從“生存競(jìng)爭(zhēng)，優(yōu)勝劣汰”的原則，從一組隨機(jī)生成的初始可行群體出發(fā)，借助復(fù)制、交換（重組）、突變等遺傳操作，逐步逼近所研究問(wèn)題的最優(yōu)解。本文主要研究了進(jìn)化算法中的兩個(gè)比

2、較典型和成熟的算法遺傳算法和進(jìn)化策略，通過(guò)對(duì)已有理論的研究對(duì)比，進(jìn)一步加深對(duì)兩種算法的認(rèn)識(shí)。并提出在遺傳算法研究的基礎(chǔ)上將進(jìn)化策略和遺傳算法結(jié)合在一起并引入模擬退火的思想，形成一種改進(jìn)的混合智能算法。新混合智能算法利用進(jìn)化策略改進(jìn)進(jìn)化算子和選擇算子，利用模擬退火思想改進(jìn)變異算子，克服了原有單一算法易陷入局部最優(yōu)解和早熟的問(wèn)題，提高了求解精度。通過(guò)數(shù)值測(cè)試說(shuō)明了新混合智能算法較之傳統(tǒng)算法在求解精度上有了明顯改善。 支持向量機(jī)是一種