智能優(yōu)化算法評價模型研究.pdf

1、作為傳統(tǒng)優(yōu)化算法的補充，智能優(yōu)化算法在近年來得到巨大的發(fā)展和應用，在許多領域都取得了成功的應用。盡管在收斂性等方面，智能優(yōu)化算法已經取得了一些結果，但是它的理論基礎不夠完善一直都是學者們對它詬病的地方。本文將優(yōu)化理論分解成優(yōu)化問題理論和優(yōu)化算法理論，使得優(yōu)化理論的研究可以更加集中于不同的側面，利于優(yōu)化理論的向前發(fā)展。
　　 智能優(yōu)化算法面臨的基礎性問題還有它的優(yōu)化原理是什么，為什么智能優(yōu)化算法能夠有效地解決不同類型的優(yōu)化問題?除

2、此之外，如何構建針對智能優(yōu)化算法的統(tǒng)一的評價標準和方法，以使得智能優(yōu)化算法的設計和改進有可度量的依據。基于以上問題，本文對以下內容進行了研究：
　　 一、本文對智能優(yōu)化算法的優(yōu)化原理進行了研究，提出智能優(yōu)化算法和傳統(tǒng)優(yōu)化算法的統(tǒng)一的基礎是“爬山”模型。傳統(tǒng)優(yōu)化算法是確定型的“爬山”模型，智能優(yōu)化算法是基于概率分布的“爬山”模型。以此為基礎，本文指出優(yōu)化算法的核心是算法的搜索策略，提出了描述優(yōu)化算法的通用搜索模型。此模型以采樣模型

3、為核心，輔之以信息采集模型，完全地概括了傳統(tǒng)優(yōu)化算法和智能優(yōu)化算法的搜索過程。根據該搜索模型，本文詳細討論了智能優(yōu)化算法的采樣模型，提出其采樣模型是參數(shù)化的概率模型。并通過分析典型智能優(yōu)化算法的概率模型，得出其采樣模型的分布情況，為算法的評價奠定了基礎。
　　 二、智能優(yōu)化算法的評價模型與方法的研究。概率模型是智能優(yōu)化算法的核心，概率模型的評價是算法評價的基礎。本文建立了以分布密度函數(shù)和尋優(yōu)概率為評價標準的關于概率模型評價方法。

4、采用多階段稀有事件估計技術，給出了尋優(yōu)概率的精確估計方法。提出了智能優(yōu)化算子的有效性及評價方法。進而提出智能優(yōu)化算法有效性及其評價方法。通過分析傳統(tǒng)優(yōu)化算法性能評價標準的局限性，提出了智能優(yōu)化算法的值收斂概念，提出智能優(yōu)化算法的一系列評價指標：精度、精度時間比。通過對純隨機搜索算法性能的研究，提出了基于純隨機搜索算法的性能評價方法。為反映智能優(yōu)化算法的演化特征，提出了關于智能優(yōu)化算法行為的評價方法。
　　 三、根據優(yōu)化算法設計的

5、一般步驟和智能優(yōu)化算法的特點，提出了智能優(yōu)化算法設計的一般原則和方法。指出優(yōu)化問題特征是智能優(yōu)化算法設計的前提，構建了以算法性能知識庫為核心的算法選擇方法，給出了知識庫的構建方法和更新規(guī)則。指出了通過估計優(yōu)化問題的分布特征，可以有效地指導優(yōu)化算法的選擇和設計?；谒惴ㄐ阅茉u價，提出優(yōu)化算子設計原則和參數(shù)設計原理。
　　 四、將智能優(yōu)化算法看作是對優(yōu)化問題的特征信息的認知方法，將不同種類的智能優(yōu)化算法所認知的信息進行融合，可以產生