和聲搜索算法的若干改進及應(yīng)用

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1、：博士學(xué)位論文ＤＯＣＴＯＲＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ＇＇＇＂－５，■ｔ＞ｆ，％ｉ，＼Ｘ，：論文題目和聲搜索算法的若干改進及應(yīng)用作者歐陽海濱學(xué)院信息科學(xué)與工程學(xué)院專業(yè)控制理論與控制工程指導(dǎo)教師高立群教授備，年月日Ａｔｌ分類號密級ＵＤＣ學(xué)位論文和聲搜索算法的若干改進及應(yīng)用作者姓名：歐陽海濱指導(dǎo)教師：高立群教授東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院申請學(xué)位級別：博士學(xué)科類別：工學(xué)學(xué)科專業(yè)名稱：控制理論與控制工程

2、２０１５０２０５２論文提交日期：年１月論文答辯日期：１年１月學(xué)位授予日期：答辯委員會主席：楊光紅評閱人：東北大學(xué)２０１５年１２月ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｉｎＣｏｎｔｒｏｌＴｈｅｏｒｙａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇＳｅｖｅｒａｌＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓｏｆＨａｒｍｏｎｙＳｅａｒｃｈＡｌｏｒｉｔｈｍａｎｄＴｈｅｉｒＡｌｉｃａｔｉｏｎｇｐｐｂｙＯｕａｎＨａｉｂｉｎｙｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：ＰｒｏｆｅｓｓｏｒＧａｏＬｉｑｕｎＮｏｒｔｈｅａ

3、ｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＤｅｃｅｍｂｅｒ２０１５獨創(chuàng)性聲明本人聲明。論文中，所呈交的學(xué)位論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下完成的取得的研究成果除加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。，也不包括本人為獲得其他學(xué)位而使用過的材料與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：以？曰期：均學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者和指導(dǎo)教師完全了解東北大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定：即學(xué)校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機

4、構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人同意東北大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索、交流。作者和導(dǎo)師同意網(wǎng)上交流的時間為作者獲得學(xué)位后：一半年口一年口年半口兩年ｙ＾學(xué)位論文作者簽名導(dǎo)師簽名：＞＼：飛簽字曰期：辦４年州簽字曰期川午－－Ｉ東北大學(xué)博士學(xué)位論文摘要和聲搜索算法的若干改進及應(yīng)用摘要在科學(xué)，工程，經(jīng)濟，商業(yè)等各個領(lǐng)域存在著許多實際優(yōu)化問題。研究解決這些實際優(yōu)化問題的方法有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。群智能優(yōu)化算法作一種

5、高效手段和途徑為解決大規(guī)模復(fù)雜實際優(yōu)化問題的，已成為目前優(yōu)化領(lǐng)域的一個研究熱點。許多不同的群智能優(yōu)化算法已得到了廣泛的研究和應(yīng)用。因此，一步探索和推廣的群智能優(yōu)化算法的研究是值得進。一本文深入研究了種新的群智能優(yōu)化算法－和聲搜索ＨＳ算法）。為加深ＨＳ算（法的理論基礎(chǔ)，Ｓ，提高ＨＳ算法的優(yōu)化性能從不同的角度對Ｈ算法進行了若千改，進研究，提出了若干改進的ＨＳ算法并應(yīng)用于實際優(yōu)化問題。為了改善ＨＳ算法所存在的不足，我們深入研究并總結(jié)了近期文獻中所提出的步長（ｂｗ）調(diào)整方法。然后，具體分析了和聲搜索算法即

6、興創(chuàng)作過程的探索能力，而一后推導(dǎo)出在不對稱區(qū)間下即興創(chuàng)作過程的探索能力與各參數(shù)的關(guān)系，并進步討論了ｂｗ對探索能力和算法收斂的影響，方差期望和均值期望所組成的迭代方程的迭代收斂充分性得到了理論證明一?；谶@些分析和證明種改進和聲搜索算法，（ＭＨＳ）被提出，同時參數(shù)ＨＭＳ、ＰＡＲ及ＨＭＣＲ對ＭＨＳ優(yōu)化性能的影響得到了深入分析，以及其。實驗結(jié)果表明ＭＨＳ算法優(yōu)于ＨＳ和較優(yōu)秀的幾種改進ＨＳ算法他典型的啟發(fā)式算法。一提出了種局部反向自適應(yīng)全局和聲搜索算法，命名為ＬＨＳ算法。該算法主要有三點改進：１設(shè)計

7、了自適應(yīng)全局基音調(diào)整操作，），增強算法的解空間開發(fā)能力一２融合了反向?qū)W習(xí)操作進，增加解的多樣性３步提高算法的全局搜索能力；）；）建立了末位淘汰競爭選擇機制，提高算法的尋優(yōu)精度，增強算法跳出局部最優(yōu)能力。為了評價ＬＨＳ算。詳細(xì)地分析了參數(shù)ＨＭＳ和ＨＭＣＲ對算法優(yōu)化性能的影響０法的性能，與１，，測試了許多不同特征的函數(shù)種優(yōu)秀改進和聲搜索算法相比較數(shù)值結(jié)果表明本文算法在精度，收斂速度和魯棒性方面都有優(yōu)勢。一種求解可靠性優(yōu)化問題的改進的新穎全局和聲搜索算法提出。該算法應(yīng)用隨機位置更新策略取代新穎全局和聲搜

8、索算法的位置更新，均衡了算法的勘探和開一采能力。同時，提出了種新的約束松弛方法，結(jié)合可行性規(guī)則，對可靠性優(yōu)化問題的約束進行處理。改進的新穎全局和聲搜索算法應(yīng)用到無約束全局優(yōu)化問題－－ｉｎ東北大學(xué)博士學(xué)位論文和典型的可靠性優(yōu)化問題，數(shù)值結(jié)果表明改進的新穎全局和聲搜索算法