基于差分進(jìn)化的優(yōu)化方法及應(yīng)用

目 錄
第 1章 緒論 001
1．1 最優(yōu)化問題的研究意義 001
1．2 差分進(jìn)化算法介紹 003
1．3 差分進(jìn)化算法研究現(xiàn)狀 007
參考文獻(xiàn) 011
第 2章 改進(jìn)的組合差分進(jìn)化算法 015
2．1 引言 015
2．2 組合差分進(jìn)化算法及其改進(jìn) 016
2．2．1 組合差分進(jìn)化算法 016
2．2．2 改進(jìn)的算法 017
2．3 測(cè)試函數(shù)尋優(yōu) 021
2．3．1 測(cè)試函數(shù) 021
2．3．2 實(shí)驗(yàn)比較 024
2．4 MCoDE在ANFIS模型優(yōu)化中的應(yīng)用 026
2．4．1 ANFIS 026
2．4．2 ANFIS的優(yōu)化模型 028
2．4．3 LOO-CV 028
2．4．4 “自上而下”的規(guī)則化簡(jiǎn)方法 029
2．4．5 基于MCoDE和LOO-CV的ANFIS表面粗糙度的預(yù)測(cè)過程 030
2．4．6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論 030
2．5 小結(jié) 037
參考文獻(xiàn) 038
第3章 改進(jìn)的多種群集成差分進(jìn)化算法 039
3．1 引言 039
3．2 相關(guān)工作 040
3．3 改進(jìn)的多種群集成差分進(jìn)化算法研究| 042
3．3．1 概述 042
3．3．2 改進(jìn)的基于多種群的變異策略集成方法 045
3．3．3 改進(jìn)的參數(shù)適應(yīng)方法 046
3．3．4 復(fù)雜度分析 047
3．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 048
3．4．1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置 048
3．4．2 測(cè)試函數(shù)集 049
3．4．3 在30維IEEE CEC2005系列上的結(jié)果比較分析 051
3．4．4 在10維和50維IEEE CEC2017系列測(cè)試函數(shù)上的結(jié)果比較分析 061
3．5 討論 072
3．6 應(yīng)用IMPEDE解決Hydrothermal調(diào)度問題 074
3．7 小結(jié) 076
參考文獻(xiàn) 077
第4章 面向約束優(yōu)化的自適應(yīng)差分進(jìn)化算法 081
4．1 引言 081
4．2 進(jìn)化約束處理方法 082
4．2．1 進(jìn)化計(jì)算約束處理方法概述 082
4．2．2 Oracle罰函數(shù)方法 083
4．3 自適應(yīng)約束差分進(jìn)化算法 084
4．3．1 改進(jìn)的Oracle罰函數(shù)方法 084
4．3．2 通用的離散變量處理方法 085
4．3．3 MOCoDE算法 086
4．4 實(shí)驗(yàn)的結(jié)果和討論 087
4．4．1 測(cè)試函數(shù)集 088
4．4．2 工程約束優(yōu)化問題 090
4．5 小結(jié) 100
參考文獻(xiàn) 101
第5章 基于替換和重置機(jī)制的多策略變異約束差分進(jìn)化算法 103
5．1 引言 103
5．2 相關(guān)工作 104
5．2．1 約束問題 104
5．2．2 可行性規(guī)則 105
5．3 改進(jìn)的算法 105
5．3．1 多策略變異操作 105
5．3．2 替換機(jī)制和重置機(jī)制 107
5．3．3 MCoDE算法 107
5．3．4 復(fù)雜度分析 108
5．4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 109
5．4．1 測(cè)試函數(shù)和實(shí)驗(yàn)測(cè)試參數(shù) 109
5．4．2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 109
5．5 小結(jié) 117
參考文獻(xiàn) 117
第6章 基于分解和多策略變異的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法 119
6．1 引言 119
6．2 相關(guān)背景 121
6．2．1 多目標(biāo)問題 121
6．2．2 基于Tchebycheff多目標(biāo)分解方法 121
6．3 改進(jìn)的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法 122
6．3．1 多目標(biāo)分解方法 122
6．3．2 高效非支配排序 123
6．3．3 多策略變異操作 124
6．3．4 MODE-DMSM算法 125
6．3．5 時(shí)間復(fù)雜度分析 127
6．4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 127
6．4．1 測(cè)試函數(shù)及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 127
6．4．2　實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置 128
6．4．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 128
6．5 小結(jié) 133
參考文獻(xiàn) 133
第7章 基于多策略排序變異的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法 137
7．1 自適應(yīng)的多策略DE算子 137
7．2 基于多策略排序變異的DE算子 138
7．3 基于擁擠熵的擁擠距離計(jì)算策略 140
7．4 MODE-MSRM算法 143
7．4．1 MODE-MSRM算法實(shí)現(xiàn)流程 143
7．4．2 算法的收斂性證明 144
7．4．3 算法時(shí)間復(fù)雜度分析 144
7．5 實(shí)驗(yàn)仿真與分析 145
7．5．1 測(cè)試函數(shù)及參數(shù)設(shè)置 145
7．5．2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 147
7．6 小結(jié) 150
參考文獻(xiàn) 151
第8章 基于外部歸檔和球面修剪機(jī)制的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法 153
8．1 外部歸檔 153
8．2 球面修剪機(jī)制的基本思想和流程 154
8．2．1 概念及定義 155
8．2．2 球面修剪機(jī)制的步驟 156
8．3 控制參數(shù)自適應(yīng) 157
8．4 算法的流程與分析 159
8．4．1 算法的具體流程 159
8．4．2 MODE-ASP的時(shí)間復(fù)雜度分析 159
8．4．3 算法的特點(diǎn) 160
8．5 數(shù)值實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析 160
8．5．1 測(cè)試函數(shù)及參數(shù)設(shè)置 160
8．5．2 結(jié)果比較分析 161
8．6 小結(jié) 162
參考文獻(xiàn) 163
第9章 基于全局物理規(guī)劃的偏好多目標(biāo)差分進(jìn)化算法 165
9．1 偏好的相關(guān)知識(shí) 165
9．1．1 偏好的含義 165
9．1．2 偏好的類型 166
9．2 全局物理規(guī)劃 166
9．2．1 物理規(guī)劃的思路 166
9．2．2 基于物理規(guī)劃的多目標(biāo)優(yōu)化 168
9．2．3 全局物理規(guī)劃?rùn)C(jī)制 168
9．2．4 全局物理規(guī)劃的綜合偏好函數(shù) 171
9．3 基于GPP的DE選擇策略和球面修剪機(jī)制 171
9．3．1 基于全局物理規(guī)劃的DE選擇策略 171
9．3．2 基于全局物理規(guī)劃的球面修剪策略 172
9．4 Pareto前沿的大小動(dòng)態(tài)控制策略 173
9．5 算法流程 173
9．6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 174
9．7 小結(jié) 178
參考文獻(xiàn) 178
第 10章 改進(jìn)的排序變異多目標(biāo)差分進(jìn)化算法 181
10．1 引言 181
10．2 相關(guān)知識(shí) 182
10．2．1 多目標(biāo)優(yōu)化問題 182
10．2．2 MODE-RMO 183
10．3 改進(jìn)的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法 184
10．3．1 最優(yōu)基向量排序變異策略 184
10．3．2 反向參數(shù)控制方法 185
10．3．3 改進(jìn)的擁擠距離計(jì)算式 187
10．3．4 MODE-IRM總框架 188
10．3．5 算法復(fù)雜度分析 189
10．4 實(shí)驗(yàn)分析 190
10．4．1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 190
10．4．2 算法性能度量指標(biāo) 190
10．4．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 191
10．5 小結(jié) 193
參考文獻(xiàn) 194
第 11章 基于排列的離散差分進(jìn)化算法 197
11．1 引言 197
11．2 改進(jìn)的離散差分進(jìn)化算法 198
11．2．1 PDE 198
11．2．2 局部搜索方法 201
11．2．3 PDE和 HPDE算法的實(shí)現(xiàn) 203
11．3 零等待批處理調(diào)度優(yōu)化 204
11．3．1 零等待流水調(diào)度問題 205
11．3．2 排列到ZW調(diào)度方案的轉(zhuǎn)換 206
11．3．3 ZWSP的ATSP模型描述 208
11．3．4 零等待調(diào)度問題中的應(yīng)用 211
11．3．5 計(jì)算研究 212
11．3．6 結(jié)果和討論 213
11．4 小結(jié) 217
參考文獻(xiàn) 217
第 12章 基于禁忌列表的離散差分進(jìn)化算法 219
12．1 引言 219
12．2 改進(jìn)的混合算法 220
12．2．1 PDE算法及其不足 220
12．2．2 TS 220
12．2．3 基于Ulam距離的禁忌列表方法 221
12．2．4 改進(jìn)的排列差分進(jìn)化算法 222
12．3 無等待流水線調(diào)度優(yōu)化 226
12．3．1 無等待流水線調(diào)度問題 226
12．3．2 實(shí)驗(yàn) 227
12．3．3 結(jié)果和討論 228
12．4 小結(jié) 236
參考文獻(xiàn) 236